どのようにしてメタ情報で畳み込みニューラルネットワークを充実させることができますか？

Question

私は、提供されたメタ情報でCNNをどのように充実させることができるかを非常に理解したいと思います。私が理解しているように、CNNは単に画像を見て、時間、気象条件などの既存のメタパラメータを見ることなくオブジェクトに分類します。

より正確には、ケラスバックエンドにテンソルフローを持つCNN。私は典型的なConv2DとMaxPoolingレイヤーと完全に接続されたモデルをパイプラインの最後に持っています。それはうまく動作し、私に良い精度を与えます。しかし、私はこれまで使用されていない各画像（画像が撮影されたカメラの製造元）に関する追加のメタ情報を持っています。

このメタ情報をモデルに組み込むための推奨方法は何ですか？私はまだ自分自身で良い解決策を出すことができませんでした。

ありがとうございました！

Answer 1

通常、予測前に完全に接続されたレイヤの1つにこの情報を追加することによって行われます。完全に接続されたレイヤーは、あなたの画像を表すK個の機能を提供します。追加した情報とそれらを連結するだけです。