Tensorflow的初始 - 类的数量

Question

我想知道Tensorflow的Inception实现中的类数。

在他们的训练脚本中，他们加载由图像和标签组成的训练集。 接下来，为了计算损失，他们将类的数量定义为：

# Number of classes in the Dataset label set plus 1.
# Label 0 is reserved for an (unused) background class.
num_classes = dataset.num_classes() + 1

您可以看到他们使用“未使用的背景类”。 您还可以在创建训练集时看到此方法： build_image_data.py

那么，为什么你需要这样一个未使用的背景类？ （特别是因为您从输出层获得了一个额外但无用的预测）

Answer 1

这是我们用于所有图像数据集的惯例，对于这个特定的模型而言，打破它似乎并不值得。 顺便说一下，我希望所有的学术分类数据集在他们的测试评估中都没有“上述”类别 。 不知道什么时候不知道的分类器在实践中没有用。 （vanhoucke）