我正在尝试使用CNTK构建一个神经元网络来估计一个人的年龄。
目前我想尝试一种仅使用一个类的方法。因此，每张图片都获得标签 0，但也以百分比表示与类的隶属关系。 所以网应该知道，一个30岁的人匹配0级的概率是30%......60yo = 60% ...93yo = 93%。
目前，我正在处理50k图像(.jpg(的简化数据集，并使用MiniBatchSourceFromData函数。
由于我有更多的训练数据可用(400k + 增强(，由于服务器 RAM 有限，我想将图片成块加载以进行训练。 按照此CNTK教程，我必须使用MiniBatchSource函数，并使用map_file反序列化程序提供反序列化程序，该包括训练数据的路径和标签。.
我的问题是，map_file不支持类隶属关系。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，并告诉网络图片对应于特定类的可能性。
此致敬意。
您可以创建复合读取器。一个可以反序列化您的图像，另一个可以反序列化您的数字数据。
阅读本文，最后一部分将向您展示如何使用复合阅读器