У меня есть база векторов признаков, созданная сетью Inception v3 на tfhub .У меня нет доступа к исходным изображениям.Векторы помечены с типом цветка, присутствующего в исходном изображении.Учитывая эти векторы, как я могу обучить классификационную сеть (часть Inception v3, которая отсутствует в сети, связанной выше), чтобы классифицировать эти векторы функций?
Я уже видел учебные пособия, такие как thisодин , который использует скрипт Google retrain.py для выполнения аналогичной задачи, но этот скрипт выводит полную сеть, а не только слои классификации, и я не могу понять, как разделить слои, которые янужно от остальной части графика.
ОБНОВЛЕНИЕ:
Я нашел репозиторий, в котором определена сеть Inception v3 ,Я смотрю на изменение файлов сборки, чтобы я мог построить график, который является просто классификационными слоями, поскольку на данный момент это мой единственный вариант.
ОБНОВЛЕНИЕ 2:
Я думаю, что смогу решить эту задачу, в конце концов, используя скрипт Google retrain.py .Я попытаюсь предварительно заполнить каталог / tmp / bottlenecks моими обозначенными векторами функций, используя сценарий для обучения сети, а затем я попытаюсь настроить его для выполнения выводов путем передачи данных.непосредственно к тензору узкого места с feed_dict.Я понятия не имею, сработает ли это, но сейчас это лучший снимок, который у меня есть.