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イメージのタグ付けや注釈の問題に取り組んでいます。イメージには複数のオブジェクトが含まれている可能性があります。私は初めの訓練をしたい - 複数ラベル分類のためのv4。私の訓練データは画像になり、長さのベクトルはクラスの数に等しく、オブジェクトが画像内に存在する場合は各インデックスに1を持ちます。たとえば、4つのクラス（Person、car、tree、buildings）があるとします。画像に人と車が含まれている場合。それから私のベクトルは（1、1、0、0）になります。Tensorflowでマルチラベル分類を行うためのInception-v4アーキテクチャの変更
タグ付けと注釈の問題のためにinception-v4をトレーニングするために必要な変更は何ですか？
入力形式を変更し、inception-v4アーキテクチャのlossmax関数をsoftmaxからsigmoid_cross_entropy_with_logitsに変更するだけでよいですか？
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/inception_v4.py
事前にありがとうございます。
あなたはそれを試してみて、それがどう働いているか教えてください。 :) – guinny
あなたはどのようにあなたのラベルベクトルを構築しますか？デフォルトのスリムスタンダードを使用した場合、各イメージには1つのホットベクタースタイルのラベルが必要です。 – neouyghur
これはinception-v3を使用しています：https://github.com/BartyzalRadek/Multi-label-Iptionption-net –