Tensorflow 一个用于大量标记的热编码

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。现在我有了带标签的图像。有大约10000个独特的标签，我想图像自动标记。 现在我对标签使用一种热编码。对于10000个独特的标签，这就像功能错误一样。我们如何处理这种情况

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facebook是如何在人脸标记方面做到这一点的？有数百万张脸。我猜他们不会对人脸标签进行一次热编码，对吧？

在人脸识别中，处理数百万类的标准方法是使用嵌入。CNN生成的嵌入大小在64到1024之间

在这个嵌入空间中，每一类图像都应该形成一个图像簇，不同类的图像簇应该相距很远

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他们（2014年6月）中描述了Facebook的方法，但我建议谷歌使用triplet loss:

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在人脸识别中，处理数百万类的标准方法是使用嵌入。CNN生成的嵌入大小在64到1024之间

在这个嵌入空间中，每一类图像都应该形成一个图像簇，不同类的图像簇应该相距很远

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他们（2014年6月）中描述了Facebook的方法，但我建议谷歌使用triplet loss:

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感谢您的精彩解释。请记住接受您最喜欢的答案，以便正确地回避问题。感谢您的精彩解释。请记住接受您最喜欢的答案，以便正确地回避问题。