CNNの機能マップを使用してクラシファイアを作成するにはどうすればよいですか？

Question

私は、CNNから得られた特徴マップを用いて分類器を作るつもりです。誰かが私がこれをどのようにすることができるか提案することができます

+ veサンプルと-veサンプルを使用してCNNを最初にトレーニングして（重みを取得する）、イメージを分類する必要があるたびに、convレイヤーとプールレイヤーを適用してそのフィーチャーを取得します地図？私が見つけた問題は、私が分類したい画像に似たような特徴マップがないかもしれないので、距離を正しく見つけることができないということです。フィーチャの順序はレイヤーによって異なる場合があります。

Answer 1

クロスエントロピー損失を使用した場合（同じく、損失のあるsoftmaxとも呼ばれます）、同じCNNを分類に使用できます。この場合、最後の層（スコアが最も高いノード）のargmaxを取る必要があります。これはネットワークによって与えられたクラスになります。しかし、機械学習で使用されるすべてのアーキテクチャでは、テスト時にトレーニング中に使用されたものと同様の入力が期待されます。