Я работаю над обучением передачи изображений с низким разрешением.У меня есть набор изображений (набор данных A) для 5 различных категорий, и модель A обучается на этом наборе изображений.У набора данных B есть категории, разные изображения, но низкое разрешение по сравнению с набором данных A. Модель 1 обучается с использованием входных изображений набора данных A размером 100x100.Набор данных B содержит изображения с низким разрешением, поэтому сеть меньше, чем модель 1, а размер входного изображения составляет 50x50.Поэтому важно увидеть, какой слой будет иметь больше возможностей для работы с изображениями низкого разрешения.
Я хочу знать, что будет лучшим способом анализа того, какие слои оказывают большее влияние на использование веса обученныхмоделировать и работать с изображениями низкого разрешения?Показанное изображение
Conv-ReLU-Pool -> Conv-ReLU -> Conv-ReLU-Pool -> Conv-ReLU ..... 