Как преобразовать в модель классификации мультикласса?

Question

Я пытаюсь реализовать мультиклассовую классификацию, используя github облачных примеров . Это была классификационная модель, и я должен изменить код. Я нашел несколько предложений по изменению конечного слоя и потерь от softmax.на sigmoid. Также мне нужно поменять метки на одну горячую кодировку. Может ли кто-нибудь помочь с заменой меток на одну горячую кодировку Заранее спасибо

Answer 1

Пожалуйста, обратитесь к следующей статье:

https://towardsdatascience.com/multi-label-image-classification-with-inception-net-cbb2ee538e30

Техника, использованная в этой статье, выглядит примерно так:

ground_truth = np.zeros(class_count, dtype=np.float32)
ground_truth[label_index] = 1.0

Это может плохо масштабироватьсядля очень большого количества классов (10 тысяч).Чтобы увеличить количество классов, вам потребуется эквивалент tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits для сигмоида, которого, похоже, не существует.