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如何使用Keras构建一个resnet来训练和预测主类中的子类？

[英]How to build a resnet with Keras that trains and predicts the subclass from the main class?

原文 2019-05-21 09:29:34 9 1 python/ keras/ conv-neural-network/ hierarchical/ deep-residual-networks

我想实现一个分层的resnet架构。 但是，我找不到任何解决方案。 例如，我的数据结构如下：

A级
- 子类1
- 子类2
- ....
B级
- 子类6
- ........

所以我想训练和预测主类，然后是所选/预测主类的子类。 有人可以提供一个简单的例子如何使用生成器执行此操作？

1 个解决方案

最简单的方法是训练多个分类器并自己构建一个分层系统。

一个分类器检测类A，B等。之后对子类进行新的预测。

如果你只想要一个单独的分类器：那么只是杀死父类的第一层次结构呢？ 应该也很容易。 如果您确实需要一个模型，在该模型中学习层次结构，请查看分层多标签分类网络。

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