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[交流]
CNN識(shí)別自己的數(shù)據(jù)集 how to generate the ground truth for dateset labeling 已有3人參與
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本人使用CNN識(shí)別了自己構(gòu)建的數(shù)據(jù)集 然后收到了審稿意見(jiàn),不是很明白審稿人的意思。 1:Authors are advised to illustrate the detailed training strategy such as how to label the images and how to prepare the image dataset to avoid overfitting and underfitting problems. 這個(gè)是說(shuō)我沒(méi)有說(shuō)清楚數(shù)據(jù)集生成的過(guò)程 讓我解釋如何標(biāo)記圖片以及準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集避免過(guò)擬合和欠擬合。 2:Authors are advised to explain how to generate the ground truth for dateset labeling? 第二個(gè)我不是很明白 是說(shuō)如何確保我標(biāo)簽的正確性嗎? 求解答! |
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看樣子你做的應(yīng)該是遙感方面的,感覺(jué)是不是如何利用地面真實(shí)采樣數(shù)據(jù)來(lái)生成樣本數(shù)據(jù) 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
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label很關(guān)鍵,如果沒(méi)有地面采樣點(diǎn)確實(shí)是個(gè)問(wèn)題,無(wú)法保證label的準(zhǔn)確性啊 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
銀蟲 (正式寫手)
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ground truth是指機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練集的分類準(zhǔn)確性,用于證明或推翻某一假設(shè)。機(jī)器學(xué)習(xí)首先要對(duì)基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)打標(biāo)記。如果初始的基礎(chǔ)訓(xùn)練標(biāo)記有問(wèn)題,那么不可避免會(huì)對(duì)最終的機(jī)器學(xué)習(xí)效果產(chǎn)生很大的影響。審稿人是讓你詳細(xì)說(shuō)明你對(duì)初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)如何做標(biāo)記以及解釋這樣做的合理性。 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
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