我想在keras中微调vgg . 我成功地完成了分类水果图像的分类任务 . 假设我想要一个能够预测水果名称和水果颜色的模型 . 我成功地训练了两种不同的模型来预测水果的类型和颜色 . 但是我希望有一个可以同时执行两者的模型 . 我怎样才能做到这一点？我可以使用这个解决方案：
How does Keras handle multilabel classification?
想到的另一个解决方案是使用vgg提取和存储特征，然后使用这些特征向量使用sci-kit进行多类多标记分类，这比scras更熟悉 . 但我主要感兴趣的是使用深度学习来完成整个过程 . 另一件事是并非所有图像都具有所有标签，例如，某些图像可能没有水果颜色 . 我该怎么办？我想到的一件事是从数据集中删除这些图像，但这也意味着丢失了大约2千个训练数据 .
1 回答
本文给出了使用Keras进行多标签分类的清晰概念 .
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