グーグルのモデルを1クラスで再学習することは可能ですか？

Question

この美しいモデルを訓練して、1種類の画像しか認識しないようにしたいと思います。新しい画像がそのクラスの一部であるか否かを知ることができるモデルを有する最終的に明確であること。ご助力ありがとうございます。

Answer 1

「犬」を認識したい場合、たとえば「犬」でないことを知る必要があることに注意してください。だからあなたの分類問題は2つのクラス問題であり、1つのクラスではありません。あなたの2つのクラスは、 "My Type"と "Not My Type"になります。

モデルの再トレーニングについては、可能です。 Imagenet Datasetにあらかじめ用意されたモデルを使用していると思います。 2つのケースがあります：分類問題が近い場合（たとえば、あなたの「タイプ」がImagenetのクラスの場合）、最後のレイヤーを置き換えます（完全に接続された1x1000をFC 1x2で置き換えて）。問題が同じでない場合は、より多くのレイヤーを再学習することができます。

また、再トレーニングのサンプル数によっても異なります。

私はそれがあなたの質問を助けたり、明確にしてくれることを願っています。

Answer 2

グーグルのモデルを1クラスで再学習することは可能ですか？

はい。最後のレイヤーを削除し、1つ（または2つ）のノードを持つ新しいレイヤーを追加して、新しい問題について学習してください。この方法で、（おそらくより大きい）画像ネットデータセットで学習された一般的な特徴を維持します。