Howtosignalprocessing
- Qu'entend-on par sélection de fonctionnalités?
- Qu'est-ce que la sélection et le filtrage des fonctionnalités?
- Qu'est-ce que la sélection des fonctionnalités dans CNN?
- Quel est le but de sélectionner les fonctionnalités?
Qu'entend-on par sélection de fonctionnalités?
La sélection des fonctionnalités est la méthode de réduction de la variable d'entrée à votre modèle en utilisant uniquement les données pertinentes et en se débarrassant du bruit des données. C'est le processus de choix automatique des fonctionnalités pertinentes pour votre modèle d'apprentissage automatique en fonction du type de problème que vous essayez de résoudre.
Qu'est-ce que la sélection et le filtrage des fonctionnalités?
Dans cette méthode, les fonctionnalités sont filtrées en fonction des caractéristiques générales (certaines métriques telles que la corrélation) de l'ensemble de données, une telle corrélation avec la variable dépendante. La méthode du filtre est effectuée sans aucun modèle prédictif. C'est plus rapide et généralement la meilleure approche lorsque le nombre de fonctionnalités est énorme.
Qu'est-ce que la sélection des fonctionnalités dans CNN?
La sélection des fonctionnalités est une technique importante pour améliorer les performances du réseau de neurones en raison des attributs redondants et de la quantité massive des ensembles de données d'origine. Dans cet article, un CNN avec deux couches convolutionnelles suivie d'un abandon, puis deux couches entièrement connectées, est équipée d'un algorithme de sélection de fonctionnalités.
Quel est le but de sélectionner les fonctionnalités?
L'objectif de la sélection des fonctionnalités est de supprimer les fonctionnalités non pertinentes et / ou redondantes et de conserver uniquement les fonctionnalités pertinentes. Les fonctionnalités non pertinentes peuvent être supprimées sans affecter les performances d'apprentissage. Les caractéristiques redondantes sont un type de fonctionnalités non pertinentes.
