统一文本和图像分类（Python）答案

【问题标题】：Unify text and image classification (Python)统一文本和图像分类（Python）
【发布时间】：2019-06-28 09:50:08
【问题描述】：

我正在编写对科学文章文本进行分类的代码（使用标题和摘要）。为此，我使用了 SVM，它提供了良好的准确度 (83%)。同时我使用 CNN 对这些文章的图像进行分类。我的想法是将文本分类器与图像分类器合并，以提高准确性。

有可能吗？如果是这样，您会对我如何实施它或某种指导方针有所了解吗？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python machine-learning classification text-classification

【解决方案1】：

您可以同时使用 CNN。为此，您需要两个（甚至三个）输入。一个用于文本（或两个用于摘要，另一个用于标题），第二个用于图像输入。然后，在将它们合并到某个点之前，您将拥有一些 conv-max 池化层。然后插入一些额外的 CNN 或密集层。

您还可以在此模型中拥有多个输出。例如，一个组合，一个用于文本，一个用于图像。如果您使用的是 keras，则需要功能 API。 A picture of an example model can be found here（他们在示例中使用了 LSTM，但我想你应该坚持使用 CNN。）

【讨论】：

也感谢您的意见 :) 我正在尝试应用类似的方法，但我总是在数组维度上遇到错误。因为图像数组看起来像这样：[256, 256, 3] 和文本 [9460, 1000]。我目前的错误是：ValueError: Graph disconnected: cannot obtain value for tensor Tensor("input_19:0", shape=(?, 256, 256, 3), dtype=float32) at layer "input_19". The following previous layers were accessed without issue: []
抱歉，如果没有代码，我无法帮助您解决这个问题
没问题，我解决了，谢谢。但现在我有以下疑问：我的训练集中是否必须有文本及其对应的图像？因为我随机选择了我的文本和我的图像到我的训练集。但我现在对集合的匹配感到困惑。你明白吗？
您需要确保将带有相应文本的图像输入到神经网络进行训练。如果您给出不属于图像的文本，它将学到其他东西。所以随机选择样本是好的，但你需要确保图像与训练/测试集中的文本相对应。
好的，我知道了。非常感谢=]

【解决方案2】：

如果您从两个分类器中获得概率，则可以对它们进行平均并获取组合结果。但是，采用加权平均可能是更好的方法，在这种情况下，您可以使用验证集来找到合适的权重值。

prob_svm = probability from SVM text classifier
prob_cnn = probability from CNN image classifier
prob_total = alpha * prob_svm + (1-alpha) * prob_cnn  # fine-tune alpha with validation set

如果您可以获得另一个分类器（可能是这两个分类器中任何一个的不同版本），您也可以进行多数投票，即选择两个或所有三个分类器都同意的类。

【讨论】：

感谢您的意见！在多数投票的情况下......我的验证集应该如何？我应该有一个混合集还是只有文本或只有图像？这让我在实现中很困惑。
应该由混合集组成。您将按文档拆分数据，文档的文本和图像都将在训练数据或验证数据上（不像一个在训练中，一个在验证中）
我认为我的数据类型可能是个问题。因为我有单独的图像和文本。文件夹中的图像根据其类别和 .csv 文件中的文本。你觉得还有可能吗？再次感谢您，@xashru =)
您可以单独训练单个模型，但需要确保同一文档的图像和文本不会在训练和验证集中混合。
谢谢！我知道了，我一定会尝试的。