在经典的CNN模型基础上建立新的模型的问题

Question

老师，像课程中说的对于新场景可以在已经训练好的经典CNN模型上进行预处理，为什么可以这样处理呢？不太理解
例如课程中说的，进行猫和狗的分类训练，但是之前的VGG-16模型并没有进行过猫狗的训练，里面又没有进行过猫狗的特征提取，对新场景的训练起到什么帮助呢？
希望老师解答一下，谢谢

Answer 1

flare_zhao 2023-07-11 00:03:32

CNN之所以在图像应用上效果好，一个很重要的点是通过图像卷积运算，可以有效地提取出边缘特征。VGG的结构通过在大量的图像样本上做训练，在提取图像特征上效果很好，所以在新的场景进行微调就能达到较好的效果

• 提问者 lieh1203 #1

  老师，之前课程有说，根据样本图片，自动寻找合适的轮廓过滤器，对新图片进行轮廓匹配，那要如何求解W，寻找合适的过滤器呢？后面课程中好像就没有说明了？

• flare_zhao 回复 提问者 lieh1203 #2

  模型训练的过程，就包含了对filter的参数进行调整，这其实就是寻找合适filter