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ニューラル ネットワークがあり、次のような目的の出力でトレーニングした場合: ケース A の場合、出力は 0.04 ケース B の場合は 0.08 ケース C の場合は 0.12 というように 1 まで続きます。

アプリケーション プロセスから実際の出力 0.06 を取得した場合、その出力をどのように解釈しますか。ケースAとケースBのどちらにカウントされますか？

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それは本当にあなたのしきい値戦略に依存します。

まず、各ターゲット カテゴリ間のしきい値を選択する必要があります。あなたはできる：

  • 中間点 (つまり、カテゴリ 0.4 と 0.8 の間の 0.6) またはその他の任意のしきい値を設定することを選択します。
  • または、分類エラーを減らすしきい値を計算します。これは、いくつかのテスト実行で最適な作業しきい値を平均することで実行できます。

次に、出力値がしきい値に正確に達したときに何をするかを選択する必要があります。それは本当にあなた次第です。それを「左に」、「右に」分類することを選択するか、ネットワークにそれを言わせることさえできます。入力を分類できません。ただし、ほとんどの場合、それが発生する可能性は非常に低く、せいぜいしきい値に近づくことはありますが、正確にしきい値に達することはめったにありません。

乾杯、

ドルマ

于 2014-01-17T10:18:57.387 に答える