畳み込みニューラル ネットワークを使用して、馬とライオンの 2 つのクラスでモデルをトレーニングしています。犬の画像を使用する場合、モデル評価で「上記のいずれでもない」を返したいのですが、それを達成するためにモデルをどのようにトレーニングすればよいでしょうか?
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これを構造化するには、次の 2 つの方法があります。
3 番目のラベル「その他」を作成し、p(Horse)、p(Lion)、および p(Other) が 1.0 になるような確率を出力するために、畳み込みネットでソフトマックス正規化を使用し続けます。次に、馬やライオンが写っていない写真をいくつでも追加し、その他のラベルを付けます。
分類ではなく検出としてシステムを再設計します。つまり、任意の画像を見て、その中に馬またはライオンが存在するかどうかを「検出」し、どちらも存在しないか、どちらか一方または両方が存在する可能性があります。このシステムでは、p(Horse) + p(Lion) = 1.0 というソフトマックス制約を使用せず、各クラスの検出を個別にトレーニングするだけです。次に、馬もライオンも含まないトレーニング データを含め、それらが Horse=0 および Lion=0 としてラベル付けされていることを確認します。
それが役立つことを願っています!
于 2016-10-04T07:01:51.263 に答える