我想了解 Ludwig 如何对图像进行编码。它是通过预训练模型运行图像而不运行损失还是运行损失?如果是这样,对于大型特征集运行什么类型的损失?
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所有关于图像预处理和编码的文档都可以在这里找到。
总之:
目前图像支持两种编码器:卷积堆栈编码器和 ResNet 编码器,可以通过在模型定义的输入特征字典中将编码器参数设置为 stacked_cnn 或 resnet 来设置(stacked_cnn 是默认的)。
上述每个编码器都有可配置的超参数。它不会通过预先训练的模型运行它们,因为这会破坏目的 - 您正在使用自己的数据训练自己的模型。