Я хочу использовать тонко настроенную модель, основанную на MobileNetV2 (предварительно обученную на Keras). Но мне нужно добавить верхние слои, чтобы классифицировать мои изображения на 2 класса. Хотелось бы узнать, как выбрать «архитектуру» слоев, которая мне нужна? В некоторых примерах люди используют SVM Classifer или серию плотного слоя с указанным c числом нейронов в качестве верхних слоев.
Следующий код (по умолчанию) работает:
self.base_model = base_model
x = self.base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(2, activation='softmax')(x)
Есть ли методология, чтобы найти лучшее решение?