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神经网络高置信度不准确预测

是指神经网络在预测过程中给出了高置信度的预测结果，但实际结果与预测结果不一致的情况。这种情况可能由于以下原因导致：

  1. 数据集不平衡：神经网络在训练过程中使用的数据集可能存在类别不平衡的情况，即某些类别的样本数量远远多于其他类别。这会导致神经网络在预测时对数量较多的类别有较高的置信度，而对数量较少的类别有较低的置信度，从而导致高置信度的预测结果不准确。
  2. 数据噪声：训练数据中可能存在噪声，即与真实标签不一致的标注或错误的数据。神经网络在训练过程中可能学习到了这些噪声信息，导致在预测时给出了高置信度但不准确的结果。
  3. 模型复杂度不足：神经网络的复杂度不足以捕捉到数据中的复杂模式和关联关系。这会导致神经网络在预测时无法准确地捕捉到一些细微的特征或关系，从而导致高置信度的预测结果不准确。

针对神经网络高置信度不准确预测的问题，可以采取以下措施进行改进：

  1. 数据预处理：对数据集进行平衡处理，确保各个类别的样本数量相对均衡，从而减少类别不平衡对预测结果的影响。
  2. 数据清洗：对训练数据进行清洗，去除噪声和错误的标注，确保训练数据的质量。
  3. 模型优化：增加神经网络的复杂度，例如增加网络层数、神经元数量等，以提高模型的表达能力，从而更好地捕捉数据中的模式和关联关系。
  4. 集成学习：采用集成学习的方法，结合多个不同的神经网络模型进行预测，通过投票或加权平均的方式得到最终的预测结果，从而减少单个模型的误差。
  5. 引入正则化技术：使用正则化技术，如L1正则化、L2正则化等，对模型进行约束，防止过拟合，提高模型的泛化能力。

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如何避免高置信度的错误预测 | 附源码

该文章主要解决的问题是：在已知分布以外的样本上，神经网络预测结果的置信度过高。...这个现象引发了一个问题：神经网络的预测什么时候是可靠的，具体来讲，当这个样本在已知分布以外时，神经网络能不能以较低的置信度表示没有学习过这种样本，避免高置信度的错误预测？ ?...四、高置信度问题 在解释ReLU带来的高置信度问题前，作者先给出引理： ? 紧接着是数值上的讨论： ? ? 上述的证明过程请见该论文的补充材料。...：（1）本文仅代表撰稿者观点，个人理解及总结不一定准确及全面，论文完整思想及论点应以原论文为准。...（2）本文观点不代表本公众号立场。 ?

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    • ICCV2019 Oral | 如何避免高置信度的错误预测（附开源代码）

    该文章主要解决的问题是：在已知分布以外的样本上，神经网络预测结果的置信度过高。...这个现象引发了一个问题：神经网络的预测什么时候是可靠的，具体来讲，当这个样本在已知分布以外时，神经网络能不能以较低的置信度表示没有学习过这种样本，避免高置信度的错误预测？...与[3] 类似，带有ReLU的线性变换（如全连接层）可以写为： 作者引入两个对角矩阵： 则线性变换可以表示为： 为了进一步简化表示，作者将上述式子简写为： 其中， 四、高置信度问题 在解释ReLU带来的高置信度问题前...对于图2中红色和绿色两个半月形的训练样本，简单的分类器只会在两个类别中间画出N字型的低置信度区域。虽然模型并没有见过左上部分和右下部分的数据，但它仍然会在这一大片区域给出100%置信度的分类预测。...图2.简单的二分类模型的置信度 作者使用CEDA的方法训练模型，由图3能够得知，对于训练数据以外的大部分数据，模型都能给出比较低置信度的预测。

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    我们的目标是神经网络可靠地做出准这是我们的标签确的预测。而实现这一目标的最快方式就是修复置信度低、准确率低的预测，不改变置信度高、准确率高的预测。「置信度」这一概念非常重要，下文我们将深入解读它。...如果网络每个预测（l2 中的 4 个值）都具备高准确率、高置信度，则这是一次不错的预测。我们不会改变带来如此优秀预测结果的 syn0、syn1 权重，只想改变那些不 work 的权重。...那么，我们应该如何改变网络才能使 l2 的四个值都具备高准确率和高置信度呢？ 关键在于权重。上文已经提到，syn0 和 syn1 是神经网络的绝对核心。...坡度将告诉我们哪些预测可信度高，哪些比较牵强。这就是我们找出并修复神经网络中最弱环节（低置信度预测）的方式。...当我们使用旧层和新 delta 的乘积更新突触时，它推动突触在正确的方向上前进，去往置信度高、准确率高的预测结果。「在正确的方向上推动」意味着： l2_delta 的一些值可能是负的。

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    三个优秀的语义分割框架 PyTorch实现

    原图： 在这里插入图片描述 标签： 在这里插入图片描述 挑选一张图像可以发现，单张图像分割类别不只两类，且每张图像类别不固定。 3 全卷积神经网络 语义分割能对图像中的每个像素分类。...与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过中引入的转置卷积（transposed convolution）层实现的。...我们可以看到如果步幅为 ，填充为 （假设 是整数)且卷积核的高和宽为 ，转置卷积核会将输入的高和宽分别放大 倍。...双线性插值的上采样可以通过转置卷积层实现，内核由以下bilinear_kernel函数构造。限于篇幅，我们只给出bilinear_kernel函数的实现，不讨论算法的原理。...此外，模型基于每个像素的预测类别是否正确来计算准确率。

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    【他山之石】三个优秀的PyTorch实现语义分割框架

    原图： 标签： 挑选一张图像可以发现，单张图像分割类别不只两类，且每张图像类别不固定。 3. 全卷积神经网络 语义分割能对图像中的每个像素分类。...与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过中引入的转置卷积（transposed convolution）层实现的。...我们可以看到如果步幅为s，填充为（假设是整数)且卷积核的高和宽为，转置卷积核会将输入的高和宽分别放大倍。...双线性插值的上采样可以通过转置卷积层实现，内核由以下bilinear_kernel函数构造。限于篇幅，我们只给出bilinear_kernel函数的实现，不讨论算法的原理。...此外，模型基于每个像素的预测类别是否正确来计算准确率。

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    深度学习与CV教程(13) | 目标检测 (SSD,YOLO系列)

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    手把手教你用深度学习做物体检测(五)：YOLOv1介绍

    并且，图片中大部分格子都是不包含任何目标的。这使得这些格子的置信度分数趋于0,经常会压倒（ overpowering ）包含目标的格子的梯度。这会导致模型的不稳定，在训练早期出现发散。...为了补救，我们增加来自边界框坐标预测的损失值，然后降低来自不包含目标的边界框的置信度预测的损失值。我们使用2个参数: ? 来实现这个目的。我们设置： ?...Fast和Faster R-CNN专注于通过共享计算和在候选区域上使用神经网络代替Selective Search的方式提升速度。虽然这改善了R-CNN的速度和准确度，但是还达不到实时的性能。...和R-CNN不同，Szegedy等人训练了一个神经网络来预测感兴趣的区域，而不是使用Selective Search。MultiBox也可以执行单一目标检测，将置信度预测替换成单一类别预测即可。...4.3 联合Fast R-CNN和YOLO 我们通过利用YOLO给出的边界框的置信度，以及边界框和Fast R-CNN给出的边界框的重合度提升了预测的准确性。

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