用於圖像到特征向量的 CNN

Question

我有一個相當簡單的問題，但我無法解決這個問題。 如果我理解錯誤，您需要糾正我，。 通常，CNN 用於圖像分類，其中 FC 層用於 output 每個給定類別的概率。

我實際上想要別的東西：我可以訓練一個 CNN 到 output 一個特征向量嗎？ 一個例子是：輸入==圖像； 輸出==具有 3 個通道 (RGB) 的顏色直方圖，每個通道值是紅色、綠色、藍色像素的數量。 （我實際上想學習特殊圖像的其他圖像特征描述符，但這應該類似）。

指針、鏈接和教程（尤其是我可以為我的目的修改的代碼）將不勝感激。

提前非常感謝！！

Answer 1

CNN 的 output 是特征向量，這意味着輸入是圖像，您將獲得該圖像的特征向量作為 output。 該特征向量是通過使用應用於該圖像的掩碼計算的。 這些特征向量被用於分類。 使用 output 進行分類或其他任何事情都取決於您。 此鏈接可能會對您有所幫助。 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/