размер вектора длинных объектов в нейронной сети - PullRequest
0 голосов
/ 28 октября 2019

Я пытаюсь создать нейронную сеть, в которой я хочу, чтобы размер вектора объектов был равен размеру входного вектора. По сути, у меня есть изображение (мой вход), и я хочу выполнить регрессионную задачу для каждого пикселей (т. Е. Мой вывод является прогнозом того, как я должен действовать на каждый из пикселей).

Однако мой опыт работы с ML (новичок), кажется, показывает, что размер выходного вектора обычно невелик по сравнению с размером входного вектора. Есть ли причина, по которой я должен проектировать свою сеть подобным образом? Есть ли какие-либо подводные камни в наличии вектора выходных объектов, если он равен входному вектору?

1 Ответ

1 голос
/ 28 октября 2019

Вы можете безопасно иметь выход сети такой же большой, как и вход. Посмотрите, например, на UNet для семантической сегментации. В этом случае есть один выход для каждого пикселя, который представляет категорию (класс) этого пикселя.

...