Inception v3 и Xception для данных с 2 каналами

Question

Я пытаюсь использовать предварительно обученные модели для своих собственных данных в форме (64,256,2), и я могу изменить форму ввода для VGG16 и ResNet50 следующим образом:

base_model = keras.applications.vgg16.VGG16(input_shape=(32,128,2), include_top=False, weights=None)

Однако один и тот же метод не работает как для Inception v3, так и для Xception. Я получаю ошибку:

model = keras.applications.inception_v3.InceptionV3(input_shape=(64, 256, 2), weights=None, include_top=False)

Input size must be at least 75x75; got `input_shape=(64, 256, 2)`

Любые идеи о том, как go над этим? Спасибо!

Answer 1

Существует минимальный размер по ширине / высоте для большей части сверточной нейронной сети.

https://github.com/fchollet/deep-learning-models/blob/master/inception_v3.py

В сети существует много уровней пула, которые в разы уменьшают размер карты объектов, если ваш входной сигнал слишком мал, сеть может передать ваш ввод в конец, не достигая 0 высота / ширина для карты объектов. Таким образом, вы должны использовать указанный минимальный размер для сети, в данном случае 75by75.