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我使用预训练的 resnet50 和 inception v3 网络从我的图像中提取特征，然后将其用于我的 ML 算法。
哪些层被推荐用于特征提取？
我目前正在使用:Inception v3 中的 “mixed10” 和 resent50 中的 “avg_pool”。不过，这些功能在 XGBoost 中建模得很好。
谢谢。
最佳答案
没有关于如何选择特征提取层的通用规则，但您可以使用一个简单的经验法则。您进入网络越深 - 您拥有的 ImageNet 特定语义特征就越少。但与此同时 - 您也获得了更少的语义特征。
我会做的是在两个拓扑中使用 pool 层 - 如果这不能很好地工作 - 然后我会通过将深度设置为元参数来更深入。
关于python - Keras 中的特征提取，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43343868/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！