多类多标签数据的激活函数

Question

我正在进行简单的图像多标签多类图像分类。在此图像中分为6类，每个类分为3个子类（1、2、3）。我用sigmoid激活创建了一个简单的模型，并使用了[[binary cross_entropy]]。这是我的代码：

  model.add(Dense(64, activation='relu'))
  model.add(Dense(4, activation='sigmoid'))
  return model

  model.compile(optimizers.rmsprop(lr=0.003, decay=1e-6),loss="binary_crossentropy",metrics=["accuracy"])

我应该使用
softmax

将结果分为3个子类别，但我不知道该如何使用。我正在进行简单的图像多标签多类图像分类。在此图像中分为6类，每个类分为3个子类（1、2、3）。我用S型激活创建了一个简单的模型...

Answer 1

将您的问题分解为多个任务，并为每个任务建立模型并将其整合在一起。