マルチラベル分類のための開始モデルv3モデルの学習方法は？

Question

私は、イメージ内の複数の属性を検出するモデルを構築しようとしています。

私は事前に訓練された開始V3モデルを使用しています。私は最終的なsoftmaxレイヤーをシグモイドに変更する必要があることを理解しています。

次のように私はモデルをロードしています：

with slim.arg_scope(inception.inception_v3_arg_scope()): 
       logits, _ = inception.inception_v3(images, num_classes=numClass, is_training=True) 

は今どのように私はシグモイドするソフトマックス層を変更できますか？

Answer 1

あなたはinception_v3のソースコードをチェックすると、あなたは完全な引数が利用可能に表示されます。

def inception_v3(inputs, 
       num_classes=1000, 
       is_training=True, 
       dropout_keep_prob=0.8, 
       min_depth=16, 
       depth_multiplier=1.0, 
       prediction_fn=slim.softmax, 
       spatial_squeeze=True, 
       reuse=None, 
       scope='InceptionV3'): 

は、単にこのスレッドは役に立つかもしれませんprediction_fn=tf.sigmoid