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フィード フォワード ニューラル ネットワークを使用して古代のコイン画像をトレーニングしました。ここで、その訓練されたネットワークを使用して、画像のテストを行いたいと考えています。私は次のようにしました。

load net.mat;
load Features.mat; %this is the test image's features file
testInputs = features_set';
out = sim(net,testInputs);

[dummy, I]=max(out);
if (I == 1)
    h = msgbox('type 1','Description','none');
elseif (I == 2)
    h = msgbox('type 2','Description','none');
else
    h = msgbox('unclassified','Description','none');
end;

問題は、別の画像、たとえば人の顔を入力しても、タイプ 1 またはタイプ 2 のいずれかが表示されることです。未分類は表示されません。常に、コイン画像だけでなく、任意の画像に対してタイプ 1 またはタイプ 2 のいずれかを指定します。

誰か助けてくれませんか？

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コインだけでニューラル ネットワークをトレーニングしたと思います。

それが問題だ。ニューラル ネットワークでコイン以外のものを分類する場合。コインではない画像でトレーニングする必要があります。コインではない画像が無数にあるため、これは大きな問題です。ニューラル ネットワークは、誤解を招く名前にもかかわらず、トレーニング データと同じくらいスマートです。

これを行う簡単な方法は、ニューラル ネットワークを使用する前に、コインではないものを分類するアルゴリズムを考え出すことです。(たとえば、画像に円があるかどうかを検出できます)

于 2011-04-14T16:34:00.410 に答える