Я пытаюсь создать модель, которая может классифицировать банкноты 7 различных номиналов. Я использую VGG19 в качестве базы свертки. У меня есть набор данных из более чем 10000 изображений, каждая категория которых содержит более 1 тыс. Сколько слоев я должен добавить после базы свертки? а также каким будет размер каждого слоя.
1 ответ
Этот вопрос слишком расплывчатый. Выбор правильной архитектуры — непростая задача. Это зависит от вашего домена. Используя готовые архитектуры, вы склонны игнорировать проблему. Возможности таких сетей могут оказаться излишними. Вы получите хорошую низкую энтропию в своей сети, но она будет сумасшедшей. Эмпирическое правило: начните с небольших сетей, постепенно наращивайте и сравнивайте свои показатели.
Аналогичная тема есть здесь.
Ведутся исследования относительно Network Architecture Search. Afaik единственное доступное решение - Auto-ML от Google. NAS на основе метаэвристики все еще находится в зачаточном состоянии и не будет широко использоваться в течение некоторого времени.
Самый популярный NAS с открытым исходным кодом – AutoKeras.
Похожие вопросы
Новые вопросы
machine-learning
Вопросы реализации алгоритмов машинного обучения. Общие вопросы о машинном обучении (концепции, теория, методология, терминология и т. д.) следует задавать в соответствующих сообществах.