如何建立CNN以正确分类四边形的边缘？

Question

我正在尝试实现CNN以正确检测四边形的边缘 在 322x322 二进制图片中，例如在黑色背景图片上为白色四边形，例如

网络输出旨在表示将x和y夹在中间，因此对于任何给定 来自数据集的图像，应激发/激发四个（4）个对应的x和y神经元对，以便 我用于训练的标签是四边形的每个xy边对的单标签编码（多类分类） 例如，假设我的图片是10x10，如果第一个四边形具有以下边缘（ x，y ），则可能的（x，y）值来自[ 0-9 ]  =>（1，2）（3，8）（4，3）（5，{{ 1}}） 我的标签就像

[图像] [] 2

每个四边形

。这是我在Java中使用deeplearning4j进行的配置。

7

这是图形表示

我的配置是否有问题，或者您认为我做错了什么。网络没有从数据集中学到任何东西，预测都是统一的并且都小于0.1。 如何正确配置网络以给出正确的预测？