Você está realizando transferência de aprendizado para classificação de marca e modelo de veículos usando um modelo pré-treinado em imagens gerais. Você tem um grande conjunto de dados rotulados de imagens de veículos. Como você deve inicializar o modelo antes de retreiná-lo em seu conjunto de dados de veículos?

A abordagem correta para transferência de aprendizado é inicializar as camadas convolucionais (que extraem características genéricas) com pesos pré-treinados de um modelo que já aprendeu a identificar padrões em imagens. Isso permite que o modelo aproveite o conhecimento adquirido. A camada totalmente conectada final, responsável pela classificação específica, deve ser substituída por uma nova camada com pesos aleatórios, adaptada ao número de classes do seu problema (marcas e modelos de veículos). Treinar apenas essa nova camada ou ajustá-la com um learning rate mais alto, enquanto as camadas pré-treinadas são congeladas ou ajustadas com um learning rate menor, permite que o modelo se especialize no seu conjunto de dados sem perder o conhecimento geral. Inicializar todas as camadas com pesos aleatórios ignora os benefícios do pré-treinamento, exigindo que o modelo aprenda tudo do zero. Manter a camada final pré-treinada não funcionaria, pois ela foi treinada para as classes originais do modelo, não para suas classes de veículos.