Возможно, это простой вопрос, но я новичок в Transfer Learning, если кто-то объяснит мне шаг за шагом, я буду признателен.
Я хотел бы использовать предварительно обученную модель ResNet50 в части кодера на архитектуре Unet.
Я немного запутался насчет соединения слоев. Особенно насчет первого подключения.
В resnet после входного слоя, есть нулевое заполнение, а затем слой слежения с шагом 2. (что сразу же уменьшает размер)
В Unet есть 4 блока в части декодера (который выполняет 4-кратную повышающую дискретизацию), но в Resnet полностью 5-кратная понижающая выборка выполняется.
Так я должен использовать первые 4 блока в resnet (не слои, после уменьшения размера наполовину, я называю это блоком) или я должен добавить еще один блок в части декодера Unet?
Может кто-нибудь сказать мне, какие слои должны быть связаны с Unet и resnet50?
Каким должен быть подход?
Спасибо