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问利用深度学习在未见数据上生成警报
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Data Science用户

提问于 2018-03-14 00:31:55

回答 1查看 119关注 0票数 -1

我在神经网络和深度学习方面是个新手，我试图创建一个深度学习模型来分类图像。在阅读博客和视频时，一个问题出现在我的脑海中，在互联网上找不到正确的答案。所以这就是在这里发问的主要原因。

我的问题是如何生成对未见数据的警报？

例如，我经过训练的模型能够对图像中的下列对象进行分类：

卡车
小汽车
自行车等

但是我想要为给定的自行车图像生成一个警报，以训练模型。这里的重点是要注意的是，我故意给自行车形象。目前的模型预测它是一辆自行车，因为它的大部分特征是与自行车匹配，以及卡车和汽车的概率值。

有人能建议我如何在深度学习中实现这一点吗？

machine-learning

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帮助企业实现数字化、智能化，解决企业工厂内设备数据采集、设备指标分析、企业信息系统间数据孤岛打通、数据应用困难的问题

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回答 1

Data Science用户

发布于 2018-03-14 07:23:23

在这里，我没有什么容易想到的事情。添加垃圾类不是个好主意，因为它会使模型的其余部分恶化。有两种解决办法：

您可以添加自行车类或其他类，这些类在您的意见中可能会因为基类的关闭特性而出现问题，然后再进行一次培训。在所有情况下都很复杂。
您定义了您的模型的信任阈值:例如，如果没有超过95%的概率，那么该模型对其选择没有信心，您不应该信任他。好的和大的模型应该保持在等可能的选择在软最大的时候，当特征不被很好地识别。

票数 0

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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/29062

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