Howtosignalprocessing
- Que sont les étiquettes douces dans l'apprentissage automatique?
- Qu'est-ce que les étiquettes douces dans l'apprentissage en profondeur?
- Quelles sont les étiquettes douces par rapport aux étiquettes dures?
- Comment étiquetez-vous dans la classification binaire?
Que sont les étiquettes douces dans l'apprentissage automatique?
En parlant de confiance excessive dans l'apprentissage automatique, nous parlons principalement d'étiquettes dures. Étiquette douce: une étiquette douce est un score qui a une certaine probabilité / vraisemblance qui lui est attachée. Par exemple: (0.dix.2 0.8) Étiquette dure: Une étiquette dure fait généralement partie de l'une des deux classes. C'est de nature binaire (0 ou 1)
Qu'est-ce que les étiquettes douces dans l'apprentissage en profondeur?
Les étiquettes souples indiquent le degré d'adhésion aux données de formation aux classes données. Souvent, seul un petit nombre de données étiquetées sont disponibles tandis que les données non marquées sont abondantes.
Quelles sont les étiquettes douces par rapport aux étiquettes dures?
Selon Galstyan et Cohen (2007), une étiquette dure est une étiquette attribuée à un membre d'une classe où l'adhésion est binaire: soit l'élément en question est un membre de la classe (a l'étiquette), soit ce n'est pas. Une étiquette souple est celle qui a un score (probabilité ou probabilité) qui lui est attaché.
Comment étiquetez-vous dans la classification binaire?
Les deux groupes peuvent être étiquetés comme 0 et 1, positifs et négatifs, ou vrais et faux. Les modèles de classification binaire sont formés à l'aide d'un ensemble de données qui a été étiqueté avec le résultat souhaité. Le modèle apprend ensuite à prédire l'étiquette des nouveaux points de données.
