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[交流]
CNN識別自己的數(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識別了自己構建的數(shù)據(jù)集 然后收到了審稿意見，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. 這個是說我沒有說清楚數(shù)據(jù)集生成的過程 讓我解釋如何標記圖片以及準備數(shù)據(jù)集避免過擬合和欠擬合。 2：Authors are advised to explain how to generate the ground truth for dateset labeling？ 第二個我不是很明白 是說如何確保我標簽的正確性嗎？ 求解答！ |
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lhsj2016
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ground truth是指機器學習中訓練集的分類準確性，用于證明或推翻某一假設。機器學習首先要對基礎訓練數(shù)據(jù)打標記。如果初始的基礎訓練標記有問題，那么不可避免會對最終的機器學習效果產(chǎn)生很大的影響。審稿人是讓你詳細說明你對初始訓練數(shù)據(jù)如何做標記以及解釋這樣做的合理性。 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
» 本帖已獲得的紅花（最新10朵）
清靈靈靈4樓2019-04-08 22:47:22
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看樣子你做的應該是遙感方面的，感覺是不是如何利用地面真實采樣數(shù)據(jù)來生成樣本數(shù)據(jù) 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
2樓2019-04-08 22:44:30
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