CNN의 기능 맵을 사용하여 분류자를 만들려면 어떻게해야합니까?

Question

나는 CNN에서 얻은 지형지 물 맵을 사용하여 분류자를 만들려고한다. 누군가 내가 이것을 할 수있는 방법을 제안 할 수 있습니까?

+ ve 및 -ve 샘플을 사용하여 CNN을 처음으로 학습하면 (따라서 가중치를 얻음) 이미지를 분류해야 할 때마다 필자는 conv 및 풀링 레이어를 적용하여 기능을 얻습니다 지도? 이 문제는 내가 분류하고자하는 이미지에 비슷한 피쳐 맵이 없어서 거리를 올바르게 찾을 수 없다는 것을 알았습니다. 피쳐의 순서는 레이어에 따라 다를 수 있습니다.

Answer 1

교차 엔트로피 손실 (예 : 손실이있는 softmax라고도 함)을 사용한 경우 분류에 동일한 CNN을 사용할 수 있습니다. 이 경우 마지막 레이어 (가장 높은 점수를 가진 노드)의 argmax를 가져와야하며 이는 네트워크에 의해 주어진 클래스가됩니다. 그러나 기계 학습에 사용 된 모든 아키텍처는 테스트 시간에 교육 중에 사용 된 것과 유사한 입력을 기대합니다.