入力次元/解像度は畳み込みニューラルネットワークの性能に影響しますか？

Question

私は画像分類器を構築していますが、私は66クラスと画像を50000と私のPCのRAMは12ギガバイトです私のRAMは画像のトレーニングには不十分です私の質問は画像の解像度はモデルの精度に影響します私は畳み込みニューラルネットワークを使用しています。

Answer 1

予測確率を得るために最後に完全に接続されたレイヤーを使用する畳み込みニューラルネットワークを使用している場合、入力レイヤーは固定サイズになるため、ネットワークに供給するためにすべてのイメージをそのサイズに前処理する必要があります。

イメージのサイズがこのサイズより小さい場合は、これを補間してサイズを増やす必要があります。イメージのサイズをさらに小さくすることでメモリに影響を与えません。最小の解像度は入力畳み込みレイヤサイズです。

ラムの問題については、使用しているフレームワークによっては、画像をどのようにしても問題が解決されるはずです。前処理中にOOMエラーが発生した場合は、キューサイズを縮小して、メモリに収まるように画像の一部のみをサイズ変更するようにしてください。 OOMがトレーニング中の場合は、バッチサイズを小さくしてみてください。