Я пытаюсь построить нейронную сеть с CNTK для оценки возраста человека.
В настоящее время я хочу попробовать подход, используя только один класс. Таким образом, каждая картинка получает метку 0, а также принадлежность к классу в процентах. Таким образом, сеть должна узнать, что вероятность того, что 30-летний человек соответствует классу 0, составляет 30% ... 60 лет = 60% ... 93 года = 93%.
В настоящее время я работаю над сокращенным набором данных из 50 тыс. изображений (.jpg) и использую MiniBatchSourceFromData.
Поскольку у меня есть гораздо больше данных для обучения (400 КБ + дополнения), я хотел загрузить изображения по частям для обучения из-за ограниченного ОЗУ сервера. Следуя ЭТОМУ руководству по CNTK, я должен использовать MiniBatchSource и передать десериализатору map_file, который включает пути и метки к моим обучающим данным. . .
Моя проблема в том, что map_file не поддерживает классовую принадлежность. Я могу только определить, какое изображение принадлежит к какому классу.
Поскольку я новичок в CNTK и глубоком обучении в целом, я хотел бы знать, есть ли другой вариант для чтения фрагментированных данных, а также сообщить сети, насколько вероятно, что изображение соответствует определенному классу.
С наилучшими пожеланиями.
