我打算使用从CNN获得的特征图来制作分类器。有人可以建议我怎么做吗？
如果我首先使用+ ve和-ve样本训练CNN（并因此获得权重），然后每当我需要对图像进行分类时，我会应用转换和合并图层来获取特征映射吗？ ？我在这里发现的问题是，我想要分类的图像可能没有类似的特征图，因此我无法正确找到距离。由于特征的顺序可能在图层中有所不同。
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如果您使用（例如）交叉熵损失（也称为带损失的softmax），则可以使用相同的CNN进行分类。在这种情况下，您应该获取最后一层（具有最高分数的节点）的argmax，这将是网络给出的类。但是，机器学习中使用的所有体系结构都会在测试时期望输入类似于训练期间使用的输入。