Я понимаю, что предварительно обученные модели, такие как VGG16, InceptionV3 и т. Д., Могут быть использованы для заочного обучения.Кроме того, мы можем использовать эти модели для извлечения объектов без использования верхнего слоя, то есть слоя классификации.Однако я пытаюсь понять использование пула = 'avg', пока мы загружаем предварительно обученные модели.например, чем отличается использование модели со следующими строками:
InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False)
или
InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False, pooling='avg')
, какую из этих линий следует использовать для извлечения элемента.Я наблюдал, как оба имеют одинаковое количество слоев.Разница в том, что хотя я загружал без включения pooling = 'avg', для входного изображения размером 299 299 было четыре измерения, т.е. (1,8,8,2048), тогда как для того же входного изображения размер был (1,2048).), когда я загрузил модель с пулом = 'avg'.Будем благодарны за комментарии по этому поводу.Спасибо Надим