Я работаю над классификатором, который использует изображения в качестве входных данных. Я разработал глубокую нейронную сеть с Keras, которая выводит вероятность класса для каждой точки данных.
Однако я хотел бы увеличить эту вероятность с помощью нескольких количественных переменных, которые могли бы улучшить результаты, но я незнать, как.
Поскольку я передаю данные в сеть в произвольном порядке с помощью генератора (я использую fit_generator()), я не знаю, как получить идентификатор для каждой точки данных, чтобыбыть в состоянии связать это с другими переменными. Точнее:
- Идентификатор изображения указан в имени файла
- Я связываю его с числовыми переменными через CSV
- Изображения подаютсяв виде пустого массива в сети, и я считаю, что они перетасованы (в противном случае обучение будет смещено)
Это обычно делается? Как я могу связать выходные прогнозы с входными переменными?