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deep-learning - CNTK 以百分比加载具有类从属关系的图片

问题描述

我正在尝试用 CNTK 建立一个神经网络来估计一个人的年龄。

目前我想尝试一种只使用一个类的方法。因此，每张图片都获得标签 0，但也以百分比表示与该类的从属关系。所以网络应该知道一个 30 岁的人匹配 0 类的概率是 30% ... 60yo = 60% ... 93yo = 93%。

目前，我正在处理 50k 图像 (.jpg) 的缩减数据集，并使用MiniBatchSourceFromData函数。

由于我有更多可用的训练数据（400k + 增强），由于服务器 RAM 有限，我想以块的形式加载图片进行训练。按照这个CNTK 教程，我必须使用MiniBatchSource函数并为反序列化器提供一个 map_file，其中包含我的训练数据的路径和标签。.

我的问题是，map_file不支持类从属关系。我只能定义什么图片属于哪个类。

由于我是 CNTK 和深度学习的新手，我想知道是否有另一种选择来读取分块数据以及告诉网络图片对应于特定类的可能性有多大。

此致。

标签： deep-learningcntkmap-filesmini-batch

解决方案

您可以创建一个复合阅读器。一个反序列化您的图像，另一个可以反序列化您的数字数据。

读到这里，最后一节教你如何使用复合阅读器

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