使用预训练网络提取的图像特征的负值是什么意思答案

【问题标题】：What is meaning of negative value of features of images extracted using pretrained network使用预训练网络提取的图像特征的负值是什么意思
【发布时间】：2018-03-19 21:12:22
【问题描述】：

对于 346 张图像，我得到了 4096 个特征，这些特征是在预训练模型 Alexnet 的帮助下提取的（使用了迁移学习的概念）。这些负值代表什么？我可以将这些负值转换为零或正值吗？

Screenshot of data

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing machine-learning conv-neural-network

【解决方案1】：

通过将 relu 激活添加到提取的特征（将负值设置为 0），您将只使用不同的提取特征集，根据问题和您使用的分类器，它可能会或可能不会正常工作.

一些框架认为 FC + relu 是一层，在这种情况下，来自 FC + relu 层的 4096 个激活都是非负的，有些框架认为 FC 是一层，之后的 relu 是第二层，在这种情况下，您应该从您感兴趣的层中提取。因此，在您从中提取特征的最终 AlexNet 层中，这里的问题是您是否考虑来自 conv 层的特征或来自转换后的 relu 层。这两种方法都没有错，只是对应不同的特征。

【讨论】：

非常感谢

【解决方案2】：

您正在将数据从 mxn 转换为 4096x1 空间，其中每个元素可以有任意数量，具体取决于您的转换。因此，您应该将其视为不同的数据，而不考虑非负像素值。

【讨论】：