我在我的网络中尝试使用CTC损失函数，但不太理解何时应将’空白’标签作为标签输入。
我按照Molchanov描述的方式将其用于手势识别，但让我感到困惑的是还有一个’无手势’的情况。
在TensorFlow文档中，有这样的描述：
输入张量的内部维度大小，num_classes，表示num_labels + 1个类，其中num_labels是真实标签的数量，最大的值（num_classes – 1）被保留为空白标签。
如果我现在使用’空白’标签来表示没有手势，我的训练会受到限制，因为会出现以下错误：
在空标签之后看到了一个非空标签（索引 >= num_classes – 1）
我假设空标签和空白标签是相同的。
问题在于，当我想输入以无手势（映射到空标签）开始，然后有手势的数据时，我会得到这个错误。我可以通过添加两个额外的标签来避免这个问题，一个用于’无手势’，另一个用于’空白标签/空标签’，放在我现有的标签旁边。然后我只输入’无手势’标签，而从不输入’空白’标签，但这似乎不太正确。
所以我的问题是，’空白/空’标签应该用于什么情况？
我能想象在语言处理中，你通常会使用句子结尾的点作为’空’标签？但手势识别是一个连续的流，没有结束的手势。
谢谢
回答：
编辑我强烈推荐阅读这篇distill文章。“ϵ（空白）标记不对应任何内容，简单地从输出中移除。”它被用来’中断’重复标记的合并。
空白标签作为两个类之间的过渡状态。
来回答我的问题本身，你不将空白标签分配给任何东西，但仍然将其作为一个现有类。在我的情况下，我添加了两个额外的标签，一个用于无手势类，一个用于空白标签。
（至少我是这样做的，并且取得了一些不错的结果）
