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：
- 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。
- 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。
- 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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我在一个分类任务上训练了一个神经网络，它正在学习，尽管它的准确性不高。我正在尝试找出它对哪些测试用例没有信心，这样我就可以对正在发生的事情有更多的了解。我注意到很多时候概率是99%，但预测仍然是错误的。因此，即使我只考虑预测概率高于99%的例子，我得到的准确率也很低，只比我最初的准确率高2-3%。
有谁知道为什么网络对错误的预测如此自信？另外，使用softmax概率是确定神经网络预测置信度的正确方式
浏览 43提问于2017-12-28得票数 1
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我训练过简单的卷积神经网络来进行图像分类。验证集的准确度达到97%。我的数据集包括相机从纸质书中拍摄的图像，也包括来自pdf的截图。但是当我想预测网络摄像头从书中获取的图像时，模型的准确性和置信度很差。这些是图像：
可移动、高预测精度的图像结果很糟糕。
浏览 0提问于2020-11-21得票数 0
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大多数现代对象检测算法依赖于神经网络，并为每个对象输出边界框和置信度(或者更准确地说，对于所考虑的每个可能的对象类的置信度，其中最高的被认为是真实的对象置信度并定义该对象的预测类)。除了给出“对象性”的相对可能性(置信度为0.9的预测边界框比置信度为0.1的预测边界框更有可能包含对象)之外，这些预测是否具有统计意义？例如，我们是否应该能够说，预测置信度为0.1表示
浏览 70提问于2021-02-09得票数 1
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我一直在教自己Weka，并且已经学会了如何构建模型并从中获取预测(使用CLI的预测)。另外，如果我有一个准确率为90%的J48决策树分类器，那么使用该模型的每个分类实例不是都有90%的预测置信度吗？
浏览 1提问于2012-06-18得票数 1
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我正在使用Duine在java.There中实现协作过滤/社交过滤是两个参数，即预测值和确定性。我知道预测值是特定用户对项目的评分，但我无法理解“确定性”.How的重要性它会影响预测吗？另外，我只想使用一个参数，即我的application.Any帮助的预测值是赞赏的。
浏览 0提问于2012-03-27得票数 1
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预测值的计算精度
、、、
我有一个基于多层神经网络的估计器，它输入过去车辆的到达时间，并估计下一辆车的到达时间(使用反向传播算法)。基于某个阈值(例如，10秒)，估计器将预测时间分类为高或低(1或0)。我的问题是，基于观测和预测/估计的到达时间(1&0)，我如何计算整体预测的准确性(或正确预测率)？
浏览 0提问于2012-07-10得票数 1
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我使用两个神经网络对两类文本进行分类。我对测试数据的准确率达到了90%。此外，还使用不同的性能指标，如精确性、召回性、f-得分和混淆矩阵，以确保模型按预期执行。在使用经过训练的模型的预测实验中，我获取每个prediction.The输出的概率如下(无法提供在Azure中实现的代码)1 (0.99)，2 (0.01)类别1 (0.53)，类别2 (0.47) -> 1
根据我到目前为止的理解，通过观察我们可以判断
浏览 2提问于2017-11-20得票数 0
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我刚刚得出结论，这是错误的，但有东西告诉我，这可能是不对的，考虑到有多少人推荐和使用本教程作为学习神经网络的起点。
再看看乙状结肠的图片！我似乎无法理解为什么输入到乙状结肠功能的高或低与信心有任何关系。当然，不管它有多高，因为如果预测的产量很低，那么它将是真正的UNconfident，不像他们所说的那样，它应该是自信的，因为它是高的。这是一个真正令人失望的问题，直到那时我终于找到了一种很有希望的方法，能够直观地开始学习神经网络，但我还是错了。如果你有一个很好的地方开始学习，我可以很容易
浏览 0提问于2017-08-20得票数 4
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下面是两种不同预测的激活。这些预测是针对不同的标签/类的。它们通过一个密集的Keras (96.6%的准确率)运行，其中包含2个隐藏层和adam优化器。对于训练成功的神经网络，我应该在激活的数值中寻找什么样的趋势？哪些值表示您需要添加/删除一个层？📷
📷
浏览 0提问于2020-01-08得票数 3
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我正在为二进制分类问题建立一个神经网络，其中Bayes误差(最低可能的错误率)可能接近50%。
使任务更容易的是，我不需要对测试样本的每个观察进行预测。我只想对模型有较高置信度的观测结果作出预测。然而，做出预测的高速率比低预测要好。到目前为止，我已经使用了一个标准的神经网络(前馈，交叉熵损失，L2正则化和乙状结肠激活的最终节点).在测试样本中，我只考虑到最后一个节点的值$( \hat{Y}_i )$在低信任区间之外的观察：$$\texttext{cases}\\text
浏览 0提问于2018-05-22得票数 3
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检查损失，我发现一些样本被错误地分类为高置信度，另一些被分类为犹豫不决，大约0.5置信度。如果我有一个预算来检查错误预测的样本并对它们重新命名，那么选择模型确定但错误的样本还是模型不确定的样本更好呢？一方面，如果我选择的样本模型有很高的可信度，它可能是一个样本的分类正确，但有一个不好的标签，或样本确实被错误分类。后者是一个非常有价值的样本，因为分类器有很高的可信度。但它可能不像高自信的假阳性/假阴性那么有价值。
我应该选哪一组？
浏览 0提问于2021-03-24得票数 1
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如果模型在特定舞蹈短语上的置信度为100%，则不一定表明用户完美地执行了该动作短语。给定这个由非常短的动作(1-2秒)组成的任务，给定正在处理的非常高质量的数据集(传感器数据)，给定模型在对这些动作短语(动作)进行分类时具有非常高的准确性，假设此动作分类器也可以用作动作评估器是否公平？例如，我们可以设置50%的阈值，并基于模型的置信度来评估移动，即，如果模型有40%的置信度(我们事先知道地面实况)是X，我们就说用户没有正确执行移动，但如果模型有90%的置信度，我们就说移动是正确执行的换句
浏览 22提问于2021-11-02得票数 1
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我的工作是预测30个不同班级中正确的班级。目前的准确度为70%。以下是我目前的做法：
(我在使用深度学习。)我有几个特点，每个功能都有自己的权重。
浏览 3提问于2019-07-23得票数 1
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我最近读了一篇题为“用于医学影像分类的神经网络的改进的可训练校准方法”的论文。该研究通过测量预测置信度和准确性(DCA)之间的差异，并将其作为辅助项添加到交叉熵损失中，将校准纳入深度学习模型的训练过程。据说DCA项适用于当交叉熵损失减少时应用惩罚，但准确性处于平台期。mean_conf-acc)
return loss 我需要帮助在Keras中将其转换为自定义函数，并将其用于使用真实标签(y_true)和预测概率
浏览 64提问于2021-08-12得票数 0
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想象一下，你已经建立了一个精确性很好(~95%)的预测模型，而我们知道我们并没有过度适应。如果我们对测试数据进行预测，提取类标签中确定的对象(例如，predict_proba高于90%)，然后添加这些对象来训练数据。
这种策略有意义吗？
浏览 0提问于2016-03-28得票数 2
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假设我有一个数据集，我想用神经网络和支持向量机进行训练。在训练后的数据集中，神经网络是否会过度适应，而支持向量机则不会？就像一个数据集对一种训练算法来说是否过分适合，而不太适合另一种训练算法吗？
浏览 0提问于2016-08-08得票数 0
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我读到，这是预测的包围框和地面-真相包围框之间的重叠区域。这是需要训练的数据和你手动放置地面真相包围框。我的问题是，如果你想在新图像上应用YOLO，它怎么知道地面真相包围框？
浏览 2提问于2020-05-12得票数 3
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假设我们有一个简单的二进制分类模型(一个神经网络- NN)，用于将输入图像分类为“狗”(y=1)或“非狗”(y=0)。让我们假设NN有一个"sigmoid输出“\hat{y}。训练后，我们给出狗的图像，神经网络的输出为\hat{y} = 0.8。据我理解，根据模型，" 0.8“的值是特定图像是”狗“的概率(”置信度“)，预测是”它是狗“(因为0.8> 0.5)。我的意思是:如果我们用许多不同的图像给神经网络喂食，并且对其中的100个图像，模型给出相同的\hat{y} = 0.8。
浏览 0提问于2018-12-15得票数 1
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现在，如果unknown-class图像进入预测，模型会将其预测为n个类别中的任何一个。Which is clearly misclassified。我尝试保留一个不包含n个类的任何特征集的类，即某种负采样类作为未知类。作为输出，混淆矩阵变得非常糟糕。糟糕到不能再继续下去了。如何使用神经网络来确定未知类别？它不属于任何已知的类别。
浏览 16提问于2018-03-02得票数 0
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