Я новичок в keras tenorflow и python. Структура сети: Resnet50 (с весом imagenet, все слои заморожены) + 2 Bi-LSTM с 256 блоками
Количество изображений: 624000
Размер изображения: 224x224x3
Размер пакета: 150
GPU: 1080Ti single
Backend или API: керас / тензор потока
ETA: 2-3 часа на эпоху
Сколько времени занялозакончить эпоху имеет смысл? Общее количество обучаемых параметров составляет всего около 4 миллионов, поскольку все слои в повторной сети были заморожены.
Если это действительно имеет смысл, следует ли мне уменьшать размер изображения? Допустим, я изменил его значение до 112x66x3, тогда как мне установить среднее значение для обучающего набора на среднее значение imagenet? Использую ли я тот же preprocess_input для Resnet50, который предлагает Keras?