神经网络是否接受固定大小的输入数据？答案

【问题标题】：Do neural networks accepts other than fixed size of input data?神经网络是否接受固定大小的输入数据？
【发布时间】：2020-08-30 13:58:57
【问题描述】：

我正在实现一个多层感知器，我正在使用图像处理的 SIFT 算法提取图像的特征，并将这些特征传递给神经网络，我正在考虑的图像特征是描述符，每张图像都有不同的长度描述符，有些图像有 200 个描述符，有些图像有 240 个描述符，这意味着它是变化的。但是神经网络接受固定大小的输入数据。如果它接受不同的输入，我该如何将这种类型的输入传递给它呢？

【问题讨论】：

输入数据的维度需要固定，但可以玩转其他参数

标签： python machine-learning image-processing deep-learning computer-vision

【解决方案1】：

我认为您可以尝试将数据填充到固定大小（如描述符的最大长度）的向量中，该向量的值全部为 0 或平均值。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为您正在寻找的问题（和答案）如下：

但在你的情况下，最后你可以通过简单地使用一些图像嵌入来解决这个问题。你可以使用一些预训练的神经网络，例如Inception v3，它从图像中提取N 特征，你将始终有N 特征的恒定输入。

【讨论】：