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最近、libLinear をカーネルとして使用する分類作業を行っています。また、クエリ入力の予測を行うために、2 つのタイプの特徴セットを 2 つのモデルにトレーニングしました。Late Fusion を使用してモデルからの 2 つの結果を結合したいので、liblinear のコードを変更して、異なるクラスの決定スコアを取得できるようにします。そのため、クエリがどのクラスに属すべきかを判断するために、2 セットのスコアを取得しました。

この「Late Fusion」を行う標準的な方法はありますか、それとも各クラスの 2 つのスコアを直感的に追加し、最も高いスコアを持つクラスを候補として選択するだけですか?

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複数の分類子を組み合わせる標準的な方法は、個々の分類子のスコアの加重合計です。もちろん、重み係数を指定するという問題があります。さまざまな可能性があります。

  • 重みを均一に設定する
  • 分類器の性能に比例する重みを設定する
  • スコアを入力として受け取る新しい分類器をトレーニングする
于 2013-08-30T08:23:05.820 に答える