AP
ну я понимаю, что раз никто не делает, то не получится :)
Size: a a a
2020 July 24
DS
Они обучаются в обратном времени
DS
Более глубокие слои сверточных сетей распознают более высокие абстракции, лучше делают генерализацию
DS
Им необходим вход предыдущих слоев для нормального функционирования
DS
Но это длится недолго, потом градиенты затухают обычно)
AP
да, но, например, первый слой вполне можно сказать выполняет тривиальную классификацию, почему бы не применить уже натринированный первый слой в более многослойной модели?
DS
Ты говоришь про первый слой как на рисунке, или первый слой как по понятиям МЛ?
DS
X или A
AP
"как на рисунке"
DS
Первый слой НЕ ВЫПОЛНЯЕТ тривиальную классификацию
DS
Если мы говорим про сверточные сети
AP
я говорю про уже fc
DS
Первый слой служит входом, далее слои занимаются извлечением фичеров
DS
А, ты про конец
DS
То что ты говоришь МОЖЕТ работать
DS
Но скорее всего не будет)
DS
Потому что фишка в том что оно обучено на конкретных входах, а когда ты пришиваешь на вход в сетку данные, то ты соединяешь 2 сетки и вторая сетка может дообучиться
DS
Но для того чтобы это сработало надо чтобы луна была в доме мяса, серебряный кулон и призрак бабушки
DS
Иначе не сработает)