[問題] CNN類別定義

看板DataScience作者 (【積π】)時間2年前 (2022/04/27 00:57), 2年前編輯推噓1(1推 0噓 18→)
留言19則, 3人參與, 2年前最新討論串1/1
以mnist為例明確地將類別分成10個類別 若我的圖片有A、B、C．．． Y、Z類 但實際特徵較為明顯 人比較好定義分類的只有 A、B、C 三大類 其餘的我都想定義成others類 所以簡單說不屬於ABC的我都定義為others 若以這樣的模式透過CNN去建模(A、B、C、others 四大類) 模型有辦法學會嗎 或是是否有更好的方法 希望各位大神指點 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.241.90.65 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1650992247.A.7A3.html ※ 編輯: ctr1 (111.241.90.65 臺灣), 04/27/2022 00:58:16
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一定有
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a b c others要注意unbalanced label
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不滿意這個做法的話你可以往semi supervise learning
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去找方向，譬如fixmatch及其後續的算法
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我之前做的是把四個標籤標法不同的資料集混在一起訓
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練，共用特徵攝取的網路，最後一層再個別分類。
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譬如A B兩個資料集，A標1 2，B標男女，a來自A帶有標
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籤1可是沒有標男或女，所以最後在算loss的時候，就分
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別算有標籤和沒有標籤的兩個loss，最後加起來
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你不信任others這個標籤，可以當作無標籤，給他幾個
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潛在類別讓他自己學
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又或者當成multi label classification做
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玩法很多，會不會比較好不知道，因為半/自監督吃調教
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04/27 01:26, 2年前 , 14F
在比較模型的時候可以用tsne把圖片最後一層的feature
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降到2維看看分佈，常常會有意想不到的收穫
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04/27 01:38, 2年前 , 16F
謝謝c大這麼多的經驗分享!!受用良多
04/27 01:38, 16F
推
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也可以針對 A vs (B + C + other) 做一個二元訓練，B 跟 C
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也以此類推，然後再做一層用來 ensemble 這三個之類的，玩
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04/27 21:43, 2年前 , 19F
法很多
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