分类的模型建议

时间:2019-03-07 07:18:20

标签: deep-learning classification

我的数据格式如下。

img1 class1 | class2 | class3

img2 class1 | class2

img3 class4

有人可以建议最好的模型来整理这些数据。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我认为我们可以通过使用Sigmoid而不是最后一层的softmax来进行多类多标签分类。

例如,最后一层将为每个类别提供1个节点,从而给出该类别的概率。

假设5类将Dense(5,activation =“ sigmoid”)添加为最后一个。第一张图片“ img1”的地面真实值将为[1,1,1,0,0],“ img3”为[0,0,0,1,0]。

答案 1 :(得分:0)

您需要提出具体问题。

如果要将img1分为1类,2类和3类,则可以重新定义包含3个类的标签。

例如,class A包括1、2和3类。

class B包括1类和2类。

此外,您还有4个班级。

  

[1、2级,3级,4级]

现在,您的数据集由6个类组成。

  

[1、2级,3级,4级,A级,B级]

您可以将其解决为6类分类。