我正在研究图像分类的多标签问题。我没有足够的数据，所以我在使用CNN作为特征提取器的情况下使用转移学习。当我有足够的数据用于某些课程时，我用以下方式提出了问题：
30个类别，第31个是图像的“其余部分”，所以我可以区分它们。
第31堂休息课主要是在降低我的准确性和其他指标。我当时正在考虑在Keras中创建多输出网络，其中一个输出将是“好”或“静止”图像的二进制分类，而第二个输出只有在第一个被分类为良好的情况下才被训练。
我确实知道我也需要评估第二个输出，因为这是计算图的工作方式，但是有一个选项可以告诉该层：不要根据另一个softmax的输入来适应这个不好的例子？
谢谢
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我认为我在某种程度上了解您想要实现的目标。为此，可以训练两个模型-第一个模型是“好”与“休息”的二进制分类，如果必须将“好”传递给第二个模型，则输出该模型-30类输出模型。实际上，这是解决您自己的问题的相当普遍的方法。
我较早就研究了头盔检测问题-我注意到，如果我检测到具有一个模型的人并将这些框传递给“头盔”或“没有头盔”的分类模型，则可以检测头盔而不是检测头盔。