具有不同数量类的 AlexNet 实现

Question

我正在尝试使用 AlexNet 测试数据集。我正在使用这个实现。问题是我的数据集有 11 个类，但该站点上的代码使用 1000 个类作为输出层。我只需要更改最后一部分吗：

# 3rd Fully Connected Layer

model.add(Dense(1000))

model.add(Activation(‘relu’))

# Add Dropout

model.add(Dropout(0.4))

# Output Layer

model.add(Dense(17))

model.add(Activation(‘softmax’))

到：

# 3rd Fully Connected Layer

model.add(Dense(11))

model.add(Activation(‘relu’))

# Add Dropout

model.add(Dropout(0.4))

# Output Layer

model.add(Dense(17))

model.add(Activation(‘softmax’))

以便我可以测试我的数据集？

PS 我是机器学习的新手，如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉

Answer 1

如果您的数据集有 11 个类，请将最后一层的输出数量更改为 11。试试这个：# 3rd Fully Connected Layer# This is only the output of a hidden layer, you don't have to change thismodel.add(Dense(1000)) model.add(Activation(‘relu’))# Add Dropoutmodel.add(Dropout(0.4))# Output Layer# This is what you want to changemodel.add(Dense(11))model.add(Activation(‘softmax’))