форма ввода сверточной нейронной сети в керасе

Question

Я пытаюсь построить классификатор изображений, используя cnn.Мои изображения имеют (256,256) размер пикселя.

Что произойдет, если я обучу cnn, установив форму ввода как (64,64) или (128,128), поскольку (256,256) потребуется много времени для обработки?

Answer 1

Убедитесь, что размер вашего изображения соответствует размеру, ожидаемому слоем Input.Архитектуры классификации, как правило, не являются гибкими для пространственных измерений вашего ввода.Итак, это важно.В противном случае вы получите ошибку несоответствия формы.

Если вы хотите изменить входную форму вашей модели, это можно сделать.Трудно сказать, как именно это повлияет на вашу классификацию.Вы, вероятно, также должны настроить свои фильтры CNN, чтобы фильтры не были больше, чем ваши карты характеристик.В противном случае это может снизить вашу производительность.Но вы можете попробовать это и посмотреть, что произойдет.

Answer 2

Это выдаст ошибку.Вы можете изменить размеры своих изображений с помощью cv2.resize (), или вы можете поместить правильную входную форму в слой cnn, а затем поместить слой maxpooling, чтобы уменьшить количество параметров.