从一般预训练图像模型中提取的特征会给出不同的结果

Question

测试从InceptionV3和ResNet50预训练模型(使用keras和tensorflow(中提取的特征，每个特征都给出了不同的(事实上，非常(不同的结果，以获得简单的图像相似性。

提取的特征按原样使用并归一化，但结果相同。

有人知道为什么吗？

Answer 1

假设你的意思是在最后一个 convblock 之后从扁平层中提取的特征，这是意料之中的，因为架构是不同的。因此，特征空间在概念上是不同的，特征只能用于每个模型的相似性检查，并且不匹配。