关于神经网络的一般图片问题

Question

我一直在尝试制作一个可以比较两个不同动漫角色的神经网络。我添加了很多卷积，因为添加更多抽象似乎有利于我正在尝试做的事情。

model.add(Conv2D(512, (2,2), activation='relu'))
model.add(Conv2D(256, (2,2), activation='relu'))
model.add(Conv2D(128, (2,2), activation='relu'))
model.add(Conv2D(64, (2,2), activation='relu'))

像上面那样设置它们是个好主意吗？我将图片处理为 20px x 20px 以提高速度。

组织数据是一场噩梦，我使用 VLC 手动将图片放在正确的文件夹中。我注意到有一些其他角色的照片。我还应该添加这些吗？为神经网络组织图片的一般做法是什么？

Answer 1

这很大程度上取决于您要达到的目标。

首先，将神经网络与数据采集/处理任务分开。一般来说，数据越好（越清晰），您的结果就会越好。

在图像识别中，有 2 个标准数据集被广泛使用。 MNIST 和时尚-MNIST。它们相对简单，但为模型基准测试提供了一个很好的工具。此外，您还可以获得有关如何创建和组织数据集的一些想法。

您的模型可能会产生一些结果，但并不完美。您至少需要一个输出层（我假设您在这里进行分类），并且您可以使用一些正则化。看看this 教程。是 keras，不是 tensorflow，但很好地解释了一个简单高效的模型。