Kerasでファインチューニング

Question

前提・実現したいこと

画像分類モデルを作成しています。
その際、Kerasでファインチューニングに挑戦しています。
InceptionやInceptionResNetV2のファインチューニングをしたいです。
VGG16とVGG19でのファインチューニングは実行できております。

発生している問題・エラーメッセージ

Kerasの公式リファレンスにて、このようなモデル比較を発見して、VGG19よりもより精度の高いInception, InceptionResNetV2を使用してファインチューニングをしたらもっと精度の高いものが出来るのではないかと考え、試したいのですが、エラーが発生しております。

VGG19モデル（こちらは問題なくモデル作成、学習可能）

input_tensor = Input(shape=(224,224,3))
vgg19_model = VGG19(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor = input_tensor)

model = Sequential(vgg19_model.layers)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(2))
model.add(Activation("softmax"))
model.summary()

InceptionResNetV2モデル（エラー発生！）

input_tensor = Input(shape=(224,224,3))
input_shape = (224,224,3) #追加部分
inceptionresnet_v2_model = InceptionResNetV2(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor = input_tensor, input_shape=input_shape)
inceptionresnet_v2_model.summary()

model3 = Sequential(inceptionresnet_v2_model.layers)
model3.add(Flatten())
model3.add(Dense(256))
model3.add(Activation("relu"))
model3.add(Dropout(0.5))
model3.add(Dense(2))
model3.add(Activation("softmax"))
model3.summary()

エラーメッセージ

ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv2d_7: expected axis -1 of input shape to have value 192 but got shape (None, 25, 25, 64)

どこかの層でshapeが違うとか言われているのだとは思うのですが、、、

試したこと

リファレンスをみると、デフォルトの画像サイズが299*299と記載されていた為、input_shapeを(224,224,3)にオプションとしてつけてみたのですが、エラーは変わりませんでした。
また、デフォルトがVGG19の224＊224と同じDenseNetでも似たようなエラーが発生してしまっています。

御助力いただけないでしょうか。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

こんな感じでいかがでしょう。

from keras.applications.inception_resnet_v2 import InceptionResNetV2
from keras.layers import Input, Flatten, Dense, Activation, Dropout
from keras.models import Model

input_tensor = Input(shape=(224,224,3))
inceptionresnet_v2_model = InceptionResNetV2(include_top=False,
                                             weights='imagenet',
                                             input_tensor=input_tensor)

x_in = input_tensor
x = inceptionresnet_v2_model(x_in)
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
x = Dropout(0.5)(x)
x = Dense(2, activation='softmax')(x)
model = Model(x_in, x)
model.summary()

Comments

[yukkys]

いけました！学習も始まりました！

Model(x_in,x)で2つを組み合わせることができるのですね！

[mkgrei]

functional apiという名前の機能です。