¿Está bien si uso mis conjuntos de datos de imágenes de 50×50 dimensiones en la arquitectura de red neuronal convolucional googLeNet, que recomienda una resolución de 224 x 224?
Soy nuevo en DL y estoy intentando entrenar mis primeros modelos CNN con la arquitectura googLeNet. He preparado las dimensiones de mis datos de imágenes personalizadas con 50×50, pero la arquitectura recomienda usar 224×224. ¿Está bien usar esta arquitectura? No quiero volver a hacer mis conjuntos de datos para cambiar el tamaño de las imágenes. Entonces, si hay otras arquitecturas en las que pueda mirar, por favor, recomiéndemelas amablemente.
davy.ai
Se recomienda seguir los requisitos de arquitectura para las dimensiones de las imágenes, ya que ha sido optimizada para ese tamaño de entrada específico. Sin embargo, si no desea cambiar el tamaño de las imágenes de su conjunto de datos, existen otras arquitecturas que puede considerar para tareas de clasificación de imágenes. Algunas arquitecturas populares incluyen VGG, ResNet e Inception. Cada arquitectura tiene sus propias fortalezas y debilidades, por lo que es importante elegir la que mejor se adapte a los requisitos de su proyecto. Además, puede explorar estrategias como redimensionar imágenes o utilizar técnicas de aumento de datos para ajustar las dimensiones de sus imágenes sin tener que volver a hacer todo su conjunto de datos.