对于图像分类全连接层的输出标签顺序是怎么确定的？

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鹿鼎记肯定发布于2020-10-04 19:43 浏览:1689 回复:58

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标题可能没讲清楚，举个例子吧。

在MNIST数据集中，使用CNN提取图像特征后送入FC层输出（batch_size, 10）大小的矩阵，第二个维度10代表着10个类别。可是这10个类别分别代表什么类别呢？如果说这个矩阵从左到右代表着0—9还好理解，那又是什么保证了这10个种类一定是0—9的顺序呢？但如果是一些其他数据要怎么判断它的类别顺序呢？

技术问答

个赞

共58条回复最后由鹿鼎记肯定回复于2020-10-21 21:01

#59鹿鼎记肯定回复于2020-10-21 21:01:50

对#56 189******30回复

除了冻结，可以限制参数更新幅度么？记得有个weight_clip_normal之类的来着

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是的

#58fiyen123_回复于2020-10-21 16:49:26

对#56 189******30回复

除了冻结，可以限制参数更新幅度么？记得有个weight_clip_normal之类的来着

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没用过。

#57189******30回复于2020-10-21 15:22:19

对#55 鹿鼎记肯定回复

[图片]

gan就有玩逐层训练的～

#56189******30回复于2020-10-21 15:21:49

对#54 fiyen123_回复

不是trainable=FALSE吗[图片]

除了冻结，可以限制参数更新幅度么？记得有个weight_clip_normal之类的来着

#55鹿鼎记肯定回复于2020-10-19 22:14:23

对#54 fiyen123_回复

不是trainable=FALSE吗[图片]

#54fiyen123_回复于2020-10-19 08:56:47

对#53 鹿鼎记肯定回复

冻结操作怎么实现啊~~

不是trainable=FALSE吗

#53鹿鼎记肯定回复于2020-10-18 22:17:39

对#52 189******30回复

对了，不知道finetune后面分类层时，冻结前面特征提取层是啥效果～～

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冻结操作怎么实现啊~~

#52189******30回复于2020-10-18 09:33:21

对了，不知道finetune后面分类层时，冻结前面特征提取层是啥效果～～

#51189******30回复于2020-10-18 09:23:23

对#50 鹿鼎记肯定回复

最后弄两个fc不久搞定了么~

哈哈，对啊，预训练模型就是通用特征提取层的。finetune的就是分类层

#50鹿鼎记肯定回复于2020-10-15 21:27:39

对#48 189******30回复

有的数据集是大分类下有小分类，有模型一次大小分类都完成么？

最后弄两个fc不久搞定了么~

#49189******30回复于2020-10-15 20:43:23

对#47 鹿鼎记肯定回复

那个是计算top n error的

就想用预训练模型那样，共用特征提取部分，分别训练最后分类的那层

#48189******30回复于2020-10-15 20:42:11

对#47 鹿鼎记肯定回复

那个是计算top n error的

有的数据集是大分类下有小分类，有模型一次大小分类都完成么？

#47鹿鼎记肯定回复于2020-10-13 22:10:50

对#45 189******30回复

难道多分类就是取交叉商损失，然后取top n 就 n 个·分类标签了？

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那个是计算top n error的

#46鹿鼎记肯定回复于2020-10-13 22:10:23

对#43 189******30回复

嗯，因为是分子除分母（总和）得到的，得到的是互斥概率，只能用于但标签分类

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确实

#45189******30回复于2020-10-13 21:20:25

难道多分类就是取交叉商损失，然后取top n 就 n 个·分类标签了？

#44189******30回复于2020-10-13 21:19:38

对#42 鹿鼎记肯定回复

准确来说softmax是一个置信度~hhh

多标签分类是怎么搞的？说是用sigmoid。

#43189******30回复于2020-10-13 21:12:39

对#42 鹿鼎记肯定回复

准确来说softmax是一个置信度~hhh

嗯，因为是分子除分母（总和）得到的，得到的是互斥概率，只能用于但标签分类

#42鹿鼎记肯定回复于2020-10-12 22:05:00

对#39 189******30回复

哦，对啊。这个不是回归数值。是总和为一的概率值

准确来说softmax是一个置信度~hhh

#41189******30回复于2020-10-12 10:39:38

赶快重新看看softmax和交叉商损失的公式。。。理解得不透彻啊

好在，有大侠拨乱反正，已经拨了不止一次了。。。

#40189******30回复于2020-10-12 10:30:39

对#29 fiyen123_回复

这个输出的值不是0-9，而是对应的softmax值，本身没有大小之分的。损失用的是交叉熵，不会从0-9上考虑损失。而这0-9对应的就是标签的标记，可以通过字典访问原来的标签是什么。

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是除以总合除出来那个

我也晕了。。。

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