我正在使用 inception v3 模型来重新训练我自己的数据集。我有几个代表类的文件夹，其中包含每个类的图像。我想做的是将一些文本 ID“附加”到这些图像上，这样当它们被重新训练并用于运行分类/相似性检测时，这些 ID 也会被检索到。 (主要是图像相似度检测)
例如，图像 X 属于“教师”类，属于约翰。当我重新训练模型并对新模型进行分类时，我想获得教师类(class)，但除此之外我还想知道谁是老师(约翰)。
有什么想法吗？
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您有 3 个主要选项 - 增加类别、多标签学习或训练多个模型。
第一个选项是最直接的 - 您可以拥有类(class)为 Teachers_John 的教师和类(class)为 Teachers_John 的类(class)，而不是拥有属于 John 的教师和属于 Jane 的教师，并学习按照您的方式分类到这些类别学习任何其他类别集，或使用分层 softmax 之类的东西。
第二个选项是拥有一组类别，其中包括教师以及约翰和简 - 现在您的目标不是正确预测一个最准确的类别(教师)，而是正确预测几个类别(教师和约翰)。
您的最后一个选择是创建模型的层次结构，其中第一个模型学习区分 John 和 Jane 以及其他模型，以便对每个模型的内部类进行分类。
关于python - Tensorflow Inception v3 再训练 - 将文本/标签附加到单个图像，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41745022/