如何培养多标签分类的初始v3模型？

Question

我正在尝试构建模型来检测图像中的多个属性。

我使用预先训练过的初始V3模型。我知道我们必须将最终的softmax层更改为sigmoid。

我按如下方式加载模型：

INSERT INTO PermTable
SELECT * FROM TempTable
WHERE (Node1, Node2, Node3) NOT IN (SELECT Node1, Node2, Node3
                                    FROM PermTable);

现在我如何将softmax图层更改为sigmoid？

Answer 1

如果检查inception_v3的源代码，您将看到可用的完整参数：

def inception_v3(inputs,
                 num_classes=1000,
                 is_training=True,
                 dropout_keep_prob=0.8,
                 min_depth=16,
                 depth_multiplier=1.0,
                 prediction_fn=slim.softmax,
                 spatial_squeeze=True,
                 reuse=None,
                 scope='InceptionV3'):

只需更改为prediction_fn=tf.sigmoid

即可