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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(gòu)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(gè)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(biāo)記圖片以及準(zhǔn)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(gè)我不是很明白 是說如何確保我標(biāo)簽的正確性嗎？ 求解答！ |
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小木蟲: 金幣+0.5, 給個(gè)紅包，謝謝回帖
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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)記有問題，那么不可避免會(huì)對最終的機(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)說明你對初始訓(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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清靈靈靈4樓2019-04-08 22:47:22
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小木蟲: 金幣+0.5, 給個(gè)紅包，謝謝回帖
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看樣子你做的應(yīng)該是遙感方面的，感覺是不是如何利用地面真實(shí)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
3樓2019-04-08 22:45:50
5樓2019-04-08 23:02:53
6樓2019-04-08 23:04:20
7樓2019-04-08 23:11:24
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9樓2019-04-08 23:29:13
10樓2019-04-09 00:08:43
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