eegnet,怎么调整分类阈值,比如将二分类阈值从0.5调整为0.1
时间: 2023-06-09 19:03:07 浏览: 55
要调整EEGNet的分类阈值,可以考虑对网络输出的softmax概率值进行调整。具体来说,对于二分类任务,可以将输出取softmax值后,将概率小于0.1的判定为负例,概率大于等于0.1的判定为正例。当然,具体的阈值选择可以根据实际情况进行调整。在代码实现中,可以添加一个阈值参数用于控制分类阈值的大小,或者手动修改softmax输出值来实现分类阈值的调整。
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EER的阈值接近于0.5说明分类器性能越好吗
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python怎么将图片中的阴影区域部分进行灰度阈值调整
要将图片中的阴影区域调整为灰度阈值,可以使用 Python 的图像处理库 OpenCV。下面是一个示例代码,可以将图片中的阴影部分变为灰色:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 调整灰度阈值
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 将阴影部分变为灰色
thresh[gray < 100] = 128
# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('result', thresh)
cv2.waitKey(0)
```
其中,`cv2.threshold()` 函数用于调整灰度阈值,`gray < 100` 表示找到所有灰度值小于 100 的像素,再将这些像素的值设置为 128,即将阴影部分变为灰色。