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Machine learning 对一组图像进行分类

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在我的数据集中，每个样本都是一组图像。 有些样本是一组只有一张图像的样本，有些样本最多有10张图像。 我已经标记了每个样本（一组图像-->标签），并想训练一个分类器

例如： 样本i是一组n（i）个人p（i）的照片 每个样本都标有p（i）的吸引力

最简单的keras图像分类代码示例是什么？网络可以对一组大小可变的图像进行分类，而不是对一个图像进行分类？

您要查找的是
ConvLSTM
，它保持
空间
以及
图像序列之间的
时间关系。在keras中，没有正式的实施，但是有，有很多想法和实施

有一个，它提供了一个自定义的
conv lstm
层。此外，tensorflow已经稳定地实现了这一点


对于不同的序列长度，可以添加具有零值的图像。只要这是一个序列，对模型没有影响。
请澄清这一点，一套样品中的每个样品都有相同的标签或完整的一套代表一个标签？一个集合中的样本是否相关？完整集合（1-10张图像）接收一个标签。一组中的图像高度相关，即它们都是同一个厨房从不同角度拍摄的图像。