我使用 TensorFlow ML 库分类的数据集包含每个图像的多个标签。内容是从外部拍摄的不动产图像，分析了各种图像特征。

问题是如何分配标签，最直接的方法是使用许多长标签或少量短标签。

分类：

Building type ("house", "apartment building", "condominium")
Build year ("old", "new")
Garage (boolean) - only for house
Floors (1, 2) - only for house
Construction ("standalone", "row house") - only for house

1. 许多长标签（softmax_classifier）：

   house_old_nogarage_onefloor_standalone
   house_old_nogarage_onefloor_row
   house_old_nogarage_twofloor_standalone
   ...43 more
   apartment_old
   apartment_new
   

2. 几个短标签（类似于 a Multiclass Support Vector Machine）：

   house
   apartment
   condominium
   new
   old
   ...7 more
   

3. 替代方法是使用多标签分类器，将 的默认值替换softmax_classifier为.Inception Model v3sequence_classifier

我想准确地表示数据，但如果准确性可以接受，我也不介意进行简单的分类。

建议的 3 种标签解决方案中的哪一种适合该问题？