keras - 用于单图像相机校准的 CNN

Question

我一直在阅读一篇论文A Perceptual Measure for Deep Single Image Camera Calibration，他们采用了 DenseNet，最后一层被三个独立的头替换。

我从 keras 获取 DenseNet：

base_model = DenseNet169(include_top = False, weights = 'imagenet')

将 trainable 的层设置为 False 并以下列方式添加这些头：

x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(4096, activation = 'relu')(x)
psi = Dense(256, activation = 'softmax')(x)

不幸的是，这根本没有收敛：验证错误只是在训练时无限增长。我对训练数据非常确定，所以我目前的理论是头部应该更复杂一些。

有没有人实施那篇论文或知道这些头应该是什么样子？