Привет! Я обучил сеть из 6 слоев свертки с размером входного изображения 100x100.3x3x11x32 relu pool - 3x3x32x64 relu pool - 3x3x64x128 relu pool - 3x3x128x256 relu pool- 3x3x256x512 relu pool - 3x3x512x1024 relu pool.
Система обучена и тестируется.Точность тестирования, достигнутая с этой моделью, составила ~97%.После этого веса обученной модели переносятся в изображения с небольшим меньшим разрешением.Подобная сеть спроектирована таким образом, что веса обученной модели могут быть перенесены на новую модель.Низкое разрешение было изменено до 100x100.Используя веса обученной модели, модель для низкого разрешения не покрывает, следовательно, переоснащение.Возможно, разрешение изображения достаточно низкое, а его 6-слойная глубокая архитектура затрудняет извлечение полезной информации на конечных слоях.
Слои уменьшены с 6 до 4, а размер входного изображения составляет 50x50.Я только перенесу вес предыдущего слоя.4-уровневая сеть разработана следующим образом: 3x3x11x32 relu pool - 3x3x32x32 relu - 3x3x32x64 relu pool - 3x3x64x64 relu- 3x3x64x128 relu pool - 3x3x128x128 relu - 5x5x128x1024 relu
Я хочу знать, хорошо ли сравнивать просто передачу весов 3x3x11x32, 3x3x32x64 и 3x3x64x128.Оставшийся слой свертки будет иметь инициализацию со случайными весами и получить точность тестирования (без точной настройки), а затем выполнить точную настройку модели для получения точности.Чтобы увидеть, как влияет вес предыдущего слоя?