python - Keras : My model trains without any given labels. 这怎么可能？

Question

昨天，我在 keras 中创建了第一个卷积神经网络，但我忘记添加标签，它以某种方式进行了训练，但我不知道如何训练。有人可以解释一下它到底是如何在没有给出任何标签的情况下训练的吗？

Jupyter 笔记本: http://nbviewer.jupyter.org/github/getrasa/Jupyter-Notebook-Share/blob/master/Untitled.ipynb

文件夹结构文件/火车/ 小狗/ 狗.0.jpg ... 猫/ 猫.0.jpg...文件/验证/ 小狗/ 狗.1301.jpg ... 猫/ 猫.1301.jpg文件/测试/ (1-13张图片).jpg

Answer 1

这里没有魔法。来自文档:

flow_from_directory(directory): Takes the path to a directory, and generates batches of augmented/normalized data. Yields batches indefinitely, in an infinite loop.

Arguments:

directory: path to the target directory. It should contain one subdirectory per class. Any PNG, JPG or BMP images inside each of the subdirectories directory tree will be included in the generator

只要您的数据被分成与您的类相对应的子目录，ImageDataGenerator 就会从中生成标签。例如，采用以下目录结构:

train/
   cat/
   dog/
   eel/

flow_from_directory 默认情况下将这些作为分类并在后台使用 one-hot 编码。这就是您获取标签的方式。

最后一点:由于您只有两个类，因此您可以考虑将 class_mode 更改为 binary。