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如何使用Keras構建一個resnet來訓練和預測主類中的子類？

[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 8 1 python/ keras/ conv-neural-network/ hierarchical/ deep-residual-networks

我想實現一個分層的resnet架構。 但是，我找不到任何解決方案。 例如，我的數據結構如下：

A級
- 子類1
- 子類2
- ....
B級
- 子類6
- ........

所以我想訓練和預測主類，然后是所選/預測主類的子類。 有人可以提供一個簡單的例子如何使用生成器執行此操作？

1 個解決方案

最簡單的方法是訓練多個分類器並自己構建一個分層系統。

一個分類器檢測類A，B等。之后對子類進行新的預測。

如果你只想要一個單獨的分類器：那么只是殺死父類的第一層次結構呢？ 應該也很容易。 如果您確實需要一個模型，在該模型中學習層次結構，請查看分層多標簽分類網絡。

A Keras model 訓練良好，但預測的值相同

[英]A Keras model trains well, but predicts the same value

ResNet50 Model 總是預測 1 Class

[英]ResNet50 Model Always Predicts 1 Class

Keras 模型預測同一類

[英]Keras model predicts same class

Keras CNN只能預測一個班級

[英]Keras CNN predicts only a single class

Keras CNN 總是預測相同的 class

[英]Keras CNN always predicts same class

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