Tensorflow python分類訓練與子類別

Question

即時通訊面臨的問題是，我需要訓練與「主類別」和「子類別」張量流圖。

我已經知道如何用「maincategories」完全訓練一個圖形。

例如，我有3種不同的動物類型：貓，狗和大象。

如果我培養一個圖片圖表的3種類型，它將返回比分爲3種類型，如：

貓0,7

狗0,3

大象0,02

我想壽是培養那些3種類型和子類別爲那些類型，例如：

貓：白色，脂肪，...

犬：哈士奇，...

當我現在的形象與該圖的分類，我想獲得的輸出與maincategories和子類別，像這樣：

貓：0， 7 - >白：0,3 - >脂肪：0,5

狗：0,2 .....

目前我看到的唯一途徑是培養一個圖形與maincategories和訓練所有主要類別與子類別的單獨圖形，然後編碼如下：

if name=='cat' and score>=0,7: 
    classify again with catgraph and get results 

在這個例子中，catgraph將會被訓練成不同的cattypes類別。

然而，這並不是非常優雅，我希望有更好的方法來做到這一點。

我很感謝你給我的任何幫助。

〜喵

Answer 1

你可以訓練一個圖表，兩路輸出，共享一切，但最後一層（或多達你喜歡的層）。然後你會爲每個人記錄一個（說）記錄，並根據損失的總和進行優化。如果你受到網絡學習能力的瓶頸，你可能想要權衡一個損失。

請記住跟蹤總結中的兩個損失，以便於查看。您可以將損失添加到損失收集中。

Answer 2

你必須單獨訓練子類別。將--image_dir指向您的子類別的根。注意：這裏所指的子類別是子文件夾。然後像使用主類別那樣得到每個子類別的輸出。我希望這會流露出一些光芒。您可以參考Tensorflow image retraining