我正在学习多标签分类，并且想要实现Classifier Chains算法。我已经使用TensorFlow使用ImageNet上预训练的ResNet-50实现了二进制相关模型。
我有兴趣将这种方法扩展为使用分类器链，该链将每个特征向量与所有先前的二进制分类器的输出连接起来并对其进行训练。
此刻，我的输入特征向量形状为（？，3,224,224）。那么，如何在保持兼容形状的同时并置先前分类器的输出呢？我使用的是自定义tf.estimator.Estimator，因此 我也需要更新输入管道以支持此操作。
例如，我是否需要展平输入形状并附加一个矢量，该矢量代表沿链的分类器先前的预测？这对性能有影响吗？我是在GPU上构建的，据我所知，它需要channels_first形状。
我敢肯定，即使分类器链适合用于图像等高维数据，也可以提出这样的问题。