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社区首页 >问答首页 >如何利用Tensorflow在卷积网络中的全连通层后添加回归头?

如何利用Tensorflow在卷积网络中的全连通层后添加回归头?
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Stack Overflow用户
提问于 2017-07-06 21:32:16
回答 1查看 1.9K关注 0票数 5

我是新的深入学习和Tensorflow,并必须学习这个主题,因为我目前正在工作的项目。我使用卷积网络来检测和查找图像中单个物体的位置。我正在使用斯坦福CS231n类中引入的方法。讲师提到在网络中连接完全连接的层后连接一个回归头,以查找对象的位置。我知道在坦索弗洛有DNNRegressor。我应该用这个作为回归头吗?

在修改Tensorflow关于如何为我的案例使用ConvNet到识别手写数字的教程之前。我不太确定如何将回归头添加到该程序中,以便它也可以为对象找到一个边框。

这周我刚刚有机会接触机器学习和深入学习,如果我问了一个非常愚蠢的问题,很抱歉,但是我真的需要找到解决我的问题的方法。非常感谢。

EN

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2017-09-21 22:13:47

首先,为了训练用于对象定位任务的神经网络,您必须有一个带有本地化对象的数据集。这回答了您是否可以使用MNIST数据集的问题。MNIST只包含每个图像的类标签,因此您需要获得另一个数据集。关于流行数据集的贾斯汀还谈在37时34分左右。

对象定位的工作方式是学习输出每个图像的4个值,而不是类分布。将该四值向量与地面真值四值向量作了比较,损失函数通常是L1范数或L2范数。因此,在代码中,回归头是一个普通的回归层,可以通过简单的tf.reduce_mean调用在tensorflow中实现。

一个执行对象本地化的小而完整的示例可以是在这里发现的。还建议看一看这个问题

票数 3
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/44963193

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