在训练图片分类模型时想要增加一个负样本做为未知类,该设为怎样的比例,又该怎么设计这个负样本
时间: 2024-01-24 09:20:46 浏览: 27
通常情况下,我们会将未知类的样本比例设置为正样本数量的10%到20%左右,但具体比例应根据实际情况而定。
对于未知类的设计,可以考虑从与正样本类别不同的数据集中选择样本作为未知类,或者从同一数据集中选择与正样本不同的样本作为未知类。同时,还可以通过对正样本进行一些随机变换(如旋转、翻转、缩放等),生成一些与正样本不同的负样本。
需要注意的是,在训练过程中,未知类的样本应该被视为负样本,即不参与正样本和其他负样本之间的分类训练。同时,在测试过程中,未知类的样本应该被作为额外的测试集,以评估模型对未知类的分类能力。
相关问题
perceptron homeworK.XISx中已含2200个本,具中包含2000个已知英别的砰本和200个未知类别的阵本。 1.使用第1个至第1500个样本训练分类感知机模型,得到一个最佳分类直线,写出直线方程的数学表达式;(手写数学表达式,上传图片) 2.用不同的颜色对第1个至第1500个样本表示的所属类别,同时绘制最佳分类直线;(上传图片) 3.使用第1问所得的分类模型,对使用第501个至第2000个样本讲行分类.计篇咸知机描型分米正确斑n 1501 4.使用第1问所得的分类模型,对使用第2001个至第2200个未知类别的样本进行分类。
很抱歉,作为一名 AI,我无法直接访问您的本地文件。不过,我可以为您提供相应的 Matlab 代码示例供您参考:
1. 训练分类感知机模型并得到最佳分类直线的数学表达式:
```matlab
% 加载数据
load('homework.mat');
X_train = data(1:1500,1:2);
y_train = data(1:1500,3);
% 训练感知机模型
w = zeros(size(X_train,2), 1);
b = 0;
learning_rate = 0.1;
for i = 1:size(X_train,1)
x = X_train(i,:)';
y = y_train(i);
if y * (w'*x + b) <= 0
w = w + learning_rate * y * x;
b = b + learning_rate * y;
end
end
% 最佳分类直线的数学表达式
syms x1 x2
f = -(w(1)*x1 + b) / w(2);
```
2. 绘制分类直线和样本点:
```matlab
% 加载数据
load('homework.mat');
X_train = data(1:1500,1:2);
y_train = data(1:1500,3);
% 训练感知机模型
w = zeros(size(X_train,2), 1);
b = 0;
learning_rate = 0.1;
for i = 1:size(X_train,1)
x = X_train(i,:)';
y = y_train(i);
if y * (w'*x + b) <= 0
w = w + learning_rate * y * x;
b = b + learning_rate * y;
end
end
% 绘制分类直线和样本点
x1 = -10:0.1:10;
x2 = subs(f, x1);
figure;
plot(X_train(y_train==1,1), X_train(y_train==1,2), 'r.', 'MarkerSize', 10);
hold on;
plot(X_train(y_train==-1,1), X_train(y_train==-1,2), 'b.', 'MarkerSize', 10);
plot(x1, x2, 'k', 'LineWidth', 2);
xlabel('x1');
ylabel('x2');
legend('Class 1', 'Class -1', 'Classification Line');
```
3. 对第501个至第2000个样本进行分类:
```matlab
% 加载数据
load('homework.mat');
X_train = data(1:1500, 1:2);
y_train = data(1:1500, 3);
X_test = data(501:2000, 1:2);
% 训练感知机模型
w = zeros(size(X_train,2), 1);
b = 0;
learning_rate = 0.1;
for i = 1:size(X_train,1)
x = X_train(i,:)';
y = y_train(i);
if y * (w'*x + b) <= 0
w = w + learning_rate * y * x;
b = b + learning_rate * y;
end
end
% 进行分类
y_predict = sign(X_test * w + b);
accuracy = sum(y_predict == data(501:2000, 3)) / size(X_test,1);
```
4. 对第2001个至第2200个未知类别的样本进行分类:
```matlab
% 加载数据
load('homework.mat');
X_train = data(1:1500, 1:2);
y_train = data(1:1500, 3);
X_unknown = data(2001:2200, 1:2);
% 训练感知机模型
w = zeros(size(X_train,2), 1);
b = 0;
learning_rate = 0.1;
for i = 1:size(X_train,1)
x = X_train(i,:)';
y = y_train(i);
if y * (w'*x + b) <= 0
w = w + learning_rate * y * x;
b = b + learning_rate * y;
end
end
% 进行分类
y_predict = sign(X_unknown * w + b);
```
机器学习训练样本实例
机器学习训练样本是用于训练机器学习模型的数据实例。这些样本通常由输入特征和对应的目标标签组成。下面是一个关于猫和狗分类的机器学习训练样本实例:
1. 输入特征:一张图片(像素值表示)
目标标签:猫
2. 输入特征:一张图片(像素值表示)
目标标签:狗
3. 输入特征:一张图片(像素值表示)
目标标签:猫
4. 输入特征:一张图片(像素值表示)
目标标签:狗
在这个例子中,输入特征是一张图片的像素值表示,目标标签是该图片所属的类别(猫或狗)。通过将大量的这样的训练样本输入到机器学习算法中,模型可以学习到输入特征与目标标签之间的关系,从而能够对新的未知样本进行分类。
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![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
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