어떻게 메타 정보로 컨볼 루션 신경망을 풍부하게 할 수 있습니까?

Question

제공된 메타 정보로 어떻게 CNN을 풍성하게 할 수 있는지 이해하고 싶습니다. 알다시피 CNN은 이미지를보고 시간, 기상 조건 등과 같은 기존의 메타 매개 변수를 보지 않고 객체로 분류합니다.

좀 더 정확하게 말하자면, 나는 케라를 사용하고 있습니다. 백엔드에서 텐서 흐름을 가진 CNN. 일반적인 Conv2D 및 MaxPooling 레이어와 파이프 라인의 끝 부분에 완전히 연결된 모델이 있습니다. 그것은 잘 작동하고 내게 좋은 정확성을 제공합니다. 그러나, 지금까지 사용되지 않은 각 이미지 (이미지를 찍은 카메라의 제조업체)에 대한 추가 메타 정보가 있습니다.

이 메타 정보를 모델에 통합하는 데 권장되는 방법은 무엇입니까? 나는 아직 나 자신이 좋은 해결책을 제시 할 수 없었다.

도움 주셔서 감사합니다.

Answer 1

일반적으로 예측하기 전에 완전히 연결된 레이어 중 하나에이 정보를 추가하면됩니다. 완벽하게 연결된 레이어는 이미지를 나타내는 K 개의 기능을 제공하며 사용자는 추가 정보와 연결합니다.