Howtosignalprocessing
- Jakie są miękkie etykiety w uczeniu maszynowym?
- Co to jest miękkie etykiety w głębokim uczeniu się?
- Jakie są miękkie etykiety w stosunku do twardych etykiet?
- Jak oznaczyć klasyfikację binarną?
Jakie są miękkie etykiety w uczeniu maszynowym?
Mówiąc o nadmiernej pewności w uczeniu maszynowym, mówimy głównie o twardych etykietach. Miękka etykieta: miękka etykieta to wynik, który ma do niej pewne prawdopodobieństwo/prawdopodobieństwo. Np.: 0.1 0.2 0.8) Etykieta twarda: twarda etykieta jest ogólnie częścią jednej z dwóch klas. Ma charakter binarny (0 lub 1)
Co to jest miękkie etykiety w głębokim uczeniu się?
Miękkie etykiety wskazują stopień członkostwa w danych szkoleniowych dla danych klas. Często dostępna jest tylko niewielka liczba oznaczonych danych, podczas gdy dane nieznakowane są obfite.
Jakie są miękkie etykiety w stosunku do twardych etykiet?
Według Galstyan i Cohen (2007), twarda etykieta jest etykietą przypisaną do członka klasy, w której członkostwo jest binarne: albo element, o którym mowa, jest członkiem klasy (ma etykietę), albo nie jest. Miękka etykieta ma przywiązaną do niej wynik (prawdopodobieństwo lub prawdopodobieństwo).
Jak oznaczyć klasyfikację binarną?
Dwie grupy można oznaczyć jako 0 i 1, pozytywny i negatywny lub prawdziwy i fałszywy. Modele klasyfikacji binarnej są szkolone przy użyciu zestawu danych, który został oznakowany pożądanym wynikiem. Następnie model uczy się przewidywać etykietę nowych punktów danych.
