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我想訓練tenserflow U-net，用於爐膛的多標籤分割。我有3個標籤，預測有3個概率圖（每個標籤有一個概率圖）。我使用動量優化器進行了訓練，這也是網絡的默認優化器。在最初的迭代中，標籤1和標籤2的概率映射是不同的，但是在一些迭代（或時期）之後，標籤1和標籤2的概率圖變得完全相同，並且在技術上我有一個二進制標籤分割。我見過其他類似U-net架構的網絡，並且他們已經對多標籤數據集進行了培訓。我想用U-net找到一些多標籤分割的例子，但所有例子都是二進制的。多標籤圖像分割Unet