在keras / Tensorflow中标记多类？

Question

我在单独的文件夹中有10个班级的训练图像（即从0到9） 标注数据令我震惊。 我应该为每个图像或每个类别遵循一种热编码吗？还是其他方法？ 到目前为止，我已经进行了二进制分类。

Answer 1

您提到过您有10个课程。您可以使用任何想要的名称标记它们。例如class 1 : 'A', class '2' : 'B'，依此类推。

但是在训练深度学习模型时，您必须对标签进行编码。如您所述，您熟悉二进制分类，其中对于0和1分类，输入标签为cats或dogs，此处标签必须为0 ，1，2，.....，9。

要训练模型，您不能直接使用此标签。您必须对这些标签进行一次编码，然后将其作为y提供给您的模型。您的模型在输出层中必须具有10个节点。根据模型做出的预测，argmax()会告诉您测试数据属于哪个类别。