舉例子,分類任務中,一般我們會根據類別個數確定輸出的通道,但是這樣不是那麼環保:
如果類別個數發生變化,就需要修改網路結構,至少是輸出層要修改.這樣帶來的問題就很明顯,需要重新訓練,儘管可以加在前面的預訓練權重.
一種應用場景,如人臉門禁系統,公司說不定哪天找來了新員工,就需要錄入.如果使用類別確定的輸出就很麻煩了.
一種合理的解決方法,就是把輸出層的特徵個數設定的遠大於實際的類別個數,然後再通過各種距離評價函式來判定不同類別之間,輸出層的距離大小.如此一來,無需修改網路結構,便可以輕鬆實現輸出分類的拓展.
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