这是我第一次使用 DL4J（Java 深度学习），也是我的第一个卷积神经网络。我的目标是使用卷积神经网络给我一些关于图像的预测值。我自己收集并标记了我的图像。标签或预期输出由 0 和 1 之间的两个数字组成（我只是将它们写在文件名中，例如 0.01x0.87.jpg）。 现在我找不到任何方法来使用 DL4J 使用的 DataSetIterator 类，以便我也可以设置我的标签值。
有没有一种简单的方法告诉 DL4J 我想训练我的网络来识别图像 0.01x0.01.jpg 应该吐出值 0.01 和 0.01？
【问题讨论】：
标签： neural-network dl4j
您想要做的通常称为回归。与您希望输出 0 或 1 的分类相比，在回归中，任何值都可以作为目标。
在您的情况下，您可能希望使用使用 sigmoid（强制您的值介于 0 和 1 之间）或身份（保持值不变，即允许它们0 到 1 范围之外）激活函数。
由于您要尝试预测两个值，因此您还必须定义您正在使用两个输出。
对于您的模型架构来说，就这么多。
对于数据加载，您可以使用ImageRecordReader，也可以传递您自己的PathMultiLabelGenerator。当你实现 PathMultiLabelGenerator 接口时，你会得到图像的完整路径作为一个字符串，你可以用它做任何你想做的事情，例如删除文件结尾，在x 上拆分并将你的文件名解析为一个列表的DoubleWritable。 DoubleWritable 只是 double 的一个简单包装类，因此创建它就像通过将实际值传递给构造函数来实例化它一样简单。
要创建数据集迭代器，您现在可以按照RecordReaderDataSetIterator 上的文档进行操作。
【讨论】：