멀티 라벨 분류를위한 모델링 v3 모델을 교육하는 방법은 무엇입니까?

Question

이미지에서 여러 속성을 검색하는 모델을 작성하려고합니다.

사전 교육 V3 모델을 사용하고 있습니다. 우리는 최종 Softmax 레이어를 Sigmoid로 변경해야한다는 것을 이해합니다.

with slim.arg_scope(inception.inception_v3_arg_scope()): 
       logits, _ = inception.inception_v3(images, num_classes=numClass, is_training=True) 

을 지금은 softmax를 레이어 S 자하는 변경합니까 방법 : 다음과 같이

나는 모델을로드하는거야?

Answer 1

당신이 inception_v3의 소스 코드를 선택하면 사용 가능한 전체 인수 볼 수 있습니다 :이 스레드가 도움이 될 수

def inception_v3(inputs, 
       num_classes=1000, 
       is_training=True, 
       dropout_keep_prob=0.8, 
       min_depth=16, 
       depth_multiplier=1.0, 
       prediction_fn=slim.softmax, 
       spatial_squeeze=True, 
       reuse=None, 
       scope='InceptionV3'): 

단순히 prediction_fn=tf.sigmoid