我想在 python 中实现多尺度 CNN。我的目标是针对三种不同的尺度使用三种不同的 CNN，并将最后一层的最终输出连接起来，并将它们提供给 FC 层以进行输出预测。
但我不明白我该如何实现它。我知道如何实现单尺度 CNN。
谁能帮我解决这个问题？
最佳答案
我不明白为什么要有 3 个 CNN，因为你得到的结果大多与单个 CNN 相同。也许你可以训练得更快。 也许您还可以进行池化和一些 resnet 操作(我想这可能与您想要的类似)。
然而，对于每个 CNN，您都需要一个成本函数来优化您使用的“启发式”(例如:提高识别度)。此外，您可以像在 NN Style Transfer 中那样做一些事情，在其中比较几个“目标”(内容和样式矩阵)之间的结果；或者简单地训练 3 个 CNN，然后切断最后一层(或卡住它们)并使用已经训练好的权重再次训练，但现在使用目标 FN 层...
关于python - 多尺度 CNN - Keras 实现，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40329307/