我想知道使用更大输入尺寸来微调模型是否合理？我希望具备以下特性：
- 微调：意味着通过预训练重用权重
- 更大输入尺寸：在输入模型之前不进行降采样。或许可以使用更大的步长尺寸？
具体来说，我正在尝试使用我特定的标签集在Keras中微调InceptionV3。由于希望模型能够隐式学习一些重要特征，我需要更大的数据尺寸。使用InceptionV3的默认尺寸（299x299）对我来说似乎不可能实现这一点。
但这听起来像是需要修改我正在重用的特定模型（例如通过修改模型架构中的特定层），那么重用预训练权重似乎就没意义了？
回答：
如果你想微调一个分类模型，通常你会移除顶部的几层（这些层充当分类器），然后添加你自己的层。微调Inception_V3模型也是如此：你可以移除顶层，并添加你自己的分类器，设置你希望的单元数（即数据集中类别的数量）。例如：
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3# 假设我们的图像尺寸为（1000, 1000, 3）inc_v3 = InceptionV3(include_top=False, input_shape=(1000, 1000, 3), pooling)# 在顶部添加你需要的层# 我们仅为说明添加了一层# 但你可以根据需要添加任意数量的层out = Dense(num_classes, activation='softmax')(inc_v3.output)# 构建新模型model = Model(inc_v3.input, out)然而，请注意，你需要首先冻结所有基础层（即Inception_V3模型的层）进行微调。此外，除了在顶部添加池化层（即pooling='avg'），你还可以使用其他替代方案，例如使用Flatten层。
此外，我建议你阅读相关的官方Keras教程：使用极少数据构建强大的图像分类模型（第二和第三部分与此最相关）。
