卷积神经网络的输入形状

Question

我正在尝试使用cnn构建图像分类器。我的图像的像素大小为（256,256）。

如果我通过将输入形状设置为（64,64）或（128,128）来训练cnn会发生什么，因为（256,256）将需要大量时间来处理？

Answer 1

它将引发错误。您可以使用cv2.resize（）调整图像大小，也可以在cnn层中放置正确的输入形状，然后放置maxpooling层以减少参数数量。

Answer 2

确保图像尺寸与Input图层的尺寸相同。通常，分类架构对于输入的空间尺寸不灵活。因此，这很重要。否则会出现形状不匹配错误。

如果要更改模型的输入形状，可以这样做。很难确切说明它将如何影响您的分类。您可能还必须调整CNN过滤器，以使这些过滤器不大于要素图。否则可能会降低您的性能。但是您可以尝试一下，看看会发生什么。