我对一个问题感到困惑，想听听你的意见。我正在研究 tensorflow 中的卷积神经网络。现在我有带有标签的图像。大约有 10000 个唯一标签，我希望自动标记图像。现在我对标签使用一种热编码。对于 10000 个独特的标签，它就像功能爆发一样。我们如何处理这种情况？
facebook如何在面部标记中做到这一点？有数以百万计的面孔。我猜他们不会对人脸标签进行一种热编码，对吧？
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在人脸识别中，处理数百万个类别的标准方法是使用嵌入。CNN 生成大小在 64 到 1024 之间的嵌入。
在这个嵌入空间中，每一类图像应该形成一个图像簇，不同类的簇应该相距很远。
Facebook 的方法在他们的DeepFace 论文（2014 年 6 月）中进行了描述，但我推荐 Google 使用三元组损失的更新方法：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering。
于 2016-06-14T11:47:36.143 回答