Tensorflow 如何使用从图像中提取的特征作为数值来重新训练初始v3模型？

我在理解如何使用从多类图像数据集中提取的数字特征来重新训练inception v3模型时遇到了一些困难，而不是直接给图像进行训练

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我正试图用inception v3创建一个人脸形状分类模型，我认为直接将这些人脸图像（包含5个类）输入模型并对其进行重新训练并不能获得所需的准确度。所以我想提取面部标志，然后从每张图像中计算特征。我是否可以使用数值作为初始模型的输入，而不是使用图像作为再培训的输入？

如果要从较大的图像中切出人脸，初始模型或其他类似的高级图像识别NN模型可以完成这项工作

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现在，如果你有一些编码的面部地标作为训练数据-这不再是一个图像识别任务。您可能需要为此构建一个自定义网络。从几个密集层的简单网络开始。

谢谢！我明白你的意思。