如何使用mobilenet模型作为分辨率高于224x224的图像的特征提取器?我想我需要改变一个特定的图层后，它加载以增加输入的大小?我现在的代码是这样的:
const featureExtractor = await tf.loadGraphModel('http://localhost:3000/mobilenet_v3_large_100_224/model.json');
我知道我可以重新采样我的图像到224x224，但我担心重要的信息会丢失。
MobileNet v2技术上从一个具有32个过滤器的完全卷积层开始。所以，是的，你可以用更大的图像训练模型，但是你将从头开始。似乎可用的特征提取模型大多是在224x224的数据集上训练的。
如果你认为这会删除重要信息，你可能是对的!然而，在我放弃之前，我绝对会尝试一下。我对28x28数据集的熟练程度感到惊讶，这实际上是更多的数据。
您可以将深度倍增器调整为1.4，从而从图像中获得更大的特征集。如果你关心质量，那就去做吧。也许你可以用一个更大的模型，比如《盗梦空间》?图片尺寸为299x299。
无论如何，这取决于你有多少时间和精力来重新培训。