keras - 著名的回归神经网络

Question

我遇到过许多用于分类问题的神经网络架构。AlexNet、ResNet、VGGNet、GoogLeNet 等……是否有类似的回归问题网络可用于迁移学习？

Answer 1

好吧，所有这些架构不仅用于分类，将 DL 模型从分类修改为回归所要做的唯一转变就是改变顶层。例如，在 VGGNET 中，最后一层可能是：

Dense(25, activation='softmax')

这意味着我们要预测具有概率分布（分类）的 25 个输出

但它可能是

Dense(1, activation='linear')

使用完全相同的架构，它会输出一个数字（回归）

因此，在迁移学习的情况下，您可以采用在分类任务上预训练的现有架构，移除顶层并做任何您想做的事情。