tensorflow - Tensorflow 上带有回归输出的 CNN 图像识别

Question

我想使用 CNN 根据图像预测估计的等待时间。所以我想这将使用 CNN 使用 RMSE 的损失函数输出回归类型的输出，这是我现在正在使用的，但它无法正常工作。

有人可以指出使用 CNN 图像识别来输出类似于等待时间的标量/回归输出(而不是类输出)的示例，以便我可以使用他们的技术来使其工作，因为我一直无法找到合适的例子。

我发现的所有 CNN 示例都是针对 MSINT 数据并区分猫和狗的，它们输出的是类输出，而不是等待时间的数字/标量输出。

有人可以举个例子，使用 CNN 的 tensorflow 给出基于图像识别的标量或回归输出。

非常感谢!老实说，我被卡住了，没有任何进展，并且已经在解决同样的问题两个多星期了。

Answer 1

查看 Udacity 自动驾驶汽车模型，它从行车记录仪获取输入图像并预测转向角(即连续标量)以保持在道路上......通常在一个或多个完全连接的层之后使用回归输出CNN 层的顶部。
https://github.com/udacity/self-driving-car/tree/master/steering-models/community-models
这是一个典型的模型:
https://github.com/udacity/self-driving-car/tree/master/steering-models/community-models/autumn
...它使用 tf.atan()或者您可以使用 tf.tanh()或者只是线性以获得最终输出 y .
使用 MSE 作为您的损失函数。
这是another example in keras ...

model = models.Sequential()
model.add(convolutional.Convolution2D(16, 3, 3, input_shape=(32, 128, 3), activation='relu'))
model.add(pooling.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(convolutional.Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu'))
model.add(pooling.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(convolutional.Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu'))
model.add(pooling.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(core.Flatten())
model.add(core.Dense(500, activation='relu'))
model.add(core.Dropout(.5))
model.add(core.Dense(100, activation='relu'))
model.add(core.Dropout(.25))
model.add(core.Dense(20, activation='relu'))
model.add(core.Dense(1))
model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=1e-04), loss='mean_squared_error')

它们与 MNIST 示例的主要区别在于，不是将 logits 的 N-dim 向量汇集到具有交叉熵损失的 softmax 中，而是将其归结为具有 MSE 损失的 1-dim 向量，而对于您的回归输出。 (你也可以在最后一层混合多个分类和回归输出......就像在 YOLO 对象检测中)