分类的模型建议

Question

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。

Answer 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]。

Answer 2

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。