在keras中向图像分类器添加比图像更多的信息

Question

我正在尝试用 keras 制作一个图像分类器来预测乳腺癌病例，直到这里我遇到了一些麻烦，因为它不是一个“简单”的分类器，我无法用 keras 的传统方法做到这一点。所以我试图添加更多的信息，而不仅仅是图像，比如数组 [image, age, density]。我是新手，所以我不知道它是不是 possible 或如何搜索正确的方法来做到这一点，我正在尝试这样做：

X = np.array(X) \ the image

y = np.array(y) \ an array with 1 or 0 (cancer or not)

z = np.array(z) \ the density of the breast

\ 所有数组都对应于相同的案例，例如 X[0] 是图像 y[0] 如果这种情况是否是癌症， z[0] 密度 os 这种情况

model = Sequential()

model.add(Conv2D(64,(3,3), activation = 'relu'))
model.add(MaxPooling2D((2,2)))

model.add(Conv2D(64,(3,3), activation = 'relu'))
model.add(MaxPooling2D((2,2)))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(128, input_shape = X.shape[1:],activation = 'relu'))
model.add(Dense(2,activation = 'softmax')) 
model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'])


model.fit(X,z,y, epochs = 20) // i actually don't know how to give the information to the model

这是错误：

具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()

Answer 1

Fit 不接受这样的参数。如果您查看 function definition，第一个参数是输入，第二个是目标预测，第三个是批量大小。

您应该做的是连接 X 和 z（以及任何其他信息），因为它们都是输入数据。例如

Xz = np.concatenate((X, z[..., np.newaxis]), axis=-1)

注意：z[..., np.newaxis] 获取一个大小为 [H, W] 的数组并将其设为 [H, W, 1]，以便您可以将其与 X 连接，我假设 X 是形状为 [=] 的 RGB 图像14=]。如果是灰度，忽略这个，简单使用z.

最终您想要的是具有维度 [H,W,C] 的输入，其中 C 是所有数据的维度，例如[红、绿、蓝、年龄、密度等]。在网络设计中将非图像信息（如年龄）注入到网络的最后一层（例如注入 Dense(128)）可能更有意义

在keras中向图像分类器添加比图像更多的信息

Adding More information than a image to an image classifier in keras

python

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keras

tensorflow

image-classification