Python 初始网络的类数（Tensorflow）

我看到一个背景类被用作奖金类。那么这个类是在没有对其他类中的图像进行分类的情况下使用的？在我的例子中，我有一个二进制问题，我想知道一个图像是否包含食物。我需要使用2个类+1个背景类=3个类或仅2个类？

仅使用两个类。“不是食物”是你的背景课。如果你试图检测食物或狗，你可以有3个类：“食物”、“狗”、“既不食物也不狗”。

使用2个类应该适合你

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如果您正在快速尝试训练一个神经网络，看看它是否适用于您的用例，我已经创建了一个演示，每个类需要的训练示例数量将非常少，并且训练速度将非常快。我已经托管了它

所以我应该有两个文件夹，一个有食物，另一个有非食物图像，但是在labels.txt文件中我应该只写食物？因为从这个文本文件中我们可以得到对应于每个类的数字。如果我这样做，我会有1表示食物，0表示非食物，但我不知道这是否绝对正确。我不知道文件夹和文本文件是什么意思，但1表示食物，0表示非食物似乎会起作用。我解决了它。我在等待准确度。非常感谢谢谢，但我想自己创建一个！：）