tensorflowの画像認識サンプルの仕組みについて質問

Question

http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz

上記のURLのimagenet_synset_to_human_label_map.txtファイルには、何かの値の右横に対象になるものの名前が書いてあると思うんですが、その何らかの値の仕組みがわかりません。
これがいわゆるニューロンネットワークの
「u」の部分ですか？

Answer 1

上記のURLのimagenet_synset_to_human_label_map.txtファイルには、何かの値の右横に対象になるものの名前が書いてあると思うんですが、その何らかの値の仕組みがわかりません。

"imagenet_synset_to_human_label_map.txt"は認識したい対象のIDとラベルを対応を取ったファイルです。
通常CNNを使った分類では最終出力が認識したいカテゴリ数Nの1次元の配列になり、その配列のインデックスがラベルファイルの行番号と一致するようなイメージになります。（pythonだと実際にはインデックスと行番号-1が一致、ですね）

Answer 2

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/imagenet/classify_image.py#L69

imagenet_synset_to_human_label_map.txt が 文字列のUID と 人間が読めるラベルの対応表で、
imagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtxt が 文字列のUID と softmaxの（個々のuの）ノードのID の対応表のようですね。

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画像に着いている人間が読めるラベル←→文字列のUID←→ノードのID
という順番で対応付いていますね。

左側の変換表がimagenet_synset_to_human_label_map.txtで、右側の変換表がimagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtxtということかと。