Machine learning 如何为卷积神经网络的训练和测试数据添加标签？

这是一个有点抽象的问题

我有一组来自某些人的28x28像素的图像，我想用写这些数据的每个人来标记这些数据。我将如何为培训和测试贴上标签？这是我的第一个神经网络，我很难找到任何适合我特殊需要的教程。感觉大多数数据，如MNIST/EMNIST，都已经贴上了标签

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更多信息是，我正在使用Python 3和Keras以及Tensorflow后端

我假设你知道是谁写的每一张图片。然后，这就是将类标签上的信息与每个图像关联起来的问题。有几种方法可以做到这一点。两种常见的方法是：

文件夹结构 为每个班级的人制作一个文件夹，并将图片放在里面

文件夹内容：

john/01.png
john/02.png
jane/03.png
susan/...

dataset.csv
images/01.png
images/02.png
images/03.png
images/....

filename,person
images/01.png,john
images/02.png,john
images/03.png,jane
...

CSV文件 在这种情况下，图像可以全部放在一个文件夹中，然后使用专用的逗号分隔值文件来包含图像

文件夹内容：

john/01.png
john/02.png
jane/03.png
susan/...

dataset.csv
images/01.png
images/02.png
images/03.png
images/....

filename,person
images/01.png,john
images/02.png,john
images/03.png,jane
...

dataset.csv内容：

john/01.png
john/02.png
jane/03.png
susan/...

dataset.csv
images/01.png
images/02.png
images/03.png
images/....

filename,person
images/01.png,john
images/02.png,john
images/03.png,jane
...

如果您有关于要存储的每个文件的附加数据，那么CSV方法很好。例如，可能相关的元数据，如记录文件的人、记录时间、设备类型、位置等

当然，两者的结合也是可能的