使用 Keras 和 Tensorflow 对数据库中的每个样本仅获得一个预测

Question

我有一个由来自不同个体的多张图像组成的数据库，我正在使用 keras 和 tensorflow 来预测定量变量。目前，我正在为每张图像获得一个预测输出。我只想为每个样本获得一个预测值。例如，假设我有一个由 100 个人的 1000 张图像（每个人 10 张图像）组成的数据库来预测这些人的身高，在这种情况下，我在当前方法中获得了 1000 个身高预测值。然而，我真正想要的是只获得 100 个身高预测值。我想知道正确的方法是否是强制我的模型的每个批次馈送仅由来自同一个人的所有图像组成（在上例中为 100 个批次，每批 10 张图像）。欢迎任何 cmets 或建议。谢谢。

Answer 1

您在这里做错的是将培训与您将如何使用最终模型进行预测进行比较。

当你训练你的模型时，不管个体是谁，你应该有 1000 张图像和 1000 个高度目标（由最多 100 个副本组成），以便训练图像与训练目标是 1 比 1。

一旦你训练了模型，如果你有这组数据，你可以对每个人运行 10 次，并计算他们所有图像的平均预测。