[問題] CNN影像分類問題(背景類)

看板DataScience作者selfhiding (等不到一個人的想念)時間4年前 (2019/11/28 15:41)推噓3(3推 0噓 6→)

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各位大大好小弟目前使用CNN做影像分類，在還未加入背景當種類時準確度有九成，將背景是唯一種種類加進去一起訓練時準確度只剩下六成，有搜尋過幾種方法，有一些不理解的地方想請教 [Handling "Background" class in machine learning] https://thehive.ai/engineering/handling-background-classes-in-machine-learning 其中有提到這一段 I have a suggestion that can improve this situation a surprising amount: prevent the background class from learning features. Allow it to learn only one trainable variable, its logit. 據我的認知logit為softmax的前一層由feature map經過平坦計算後所產生，不太明白上述的方法該如何實踐。目前嘗試過利用撇除背景的模型，依照其預測的信心分數建立閥值去判斷是否為背景，結果依然不理想，所以也想請教各位大大是否有其他的方式可以克服這類問題。感謝大家!! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.109.160.13 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1574926914.A.450.html

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kenkao25

11/28 17:48, 4年前 , 1^F

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kenkao25

11/28 17:48, 4年前 , 2^F

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brad0315

11/28 18:10, 4年前 , 3^F

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