Как реализовать классификацию с несколькими метками с помощью обучающих, проверочных и тестовых изображений с помощью Densenet / ResNet

Question

Я работаю над Классификацией изображений с несколькими метками с использованием набора данных, содержащего 14 720 обучающих изображений. Мне нужно реализовать это с помощью ResNet / Dens eNet. Я пытаюсь работать над этим. Не могли бы вы предложить мне ссылку для продвижения вперед.

Answer 1

Для создания задачи классификации с несколькими метками необходимо учитывать два важных аспекта:

1. Используемая функция активации - «сигмовидная», а не «софтмакс», как в мульти -классификация класса.
2. Правильная метка будет иметь вид [1,0,1,0,0]; практически, так как у нас есть мульти-лейбл, у нас нет случая взаимной исключительности (фактически, это объяснение, более математически сложное для выбора сигмовидной, а не softmax, в отношении распределений Бернулли)

Здесь вы можете посмотреть, как создать проблему классификации с несколькими метками в Keras:

https://www.pyimagesearch.com/2018/05/07/multi-label-classification-with-keras/