[问题] CNN辨识特定物件

楼主: gs8613789 (Shang6029)   2017-09-05 14:25:33
大家好,我是深度学习的新手,因为PTT似乎没有深度学习相关的板,所以发在这里。
最近在看CNN,知道他预测的结果是一连串的label,而值就是测试图片为哪一个label的
机率。
那假如说我想要建立一个只有两个label的模型,值就是YES或NO
比方说我想要辨识一张椅子,我想要知道的就只有他是椅子的机率。
当我测试图片为一张椅子时,他就跟我说这是一张椅子。
当我测试图片为其他东西(比方说一个人或一个水壶)的时候,他就跟我说这不是一张椅子

请问这样子模型要如何训练呢?爬了许多文找不到相关的讨论,恳请各位给我关键字。谢
谢!
作者: weihan0405 (blue)   2017-09-05 15:38:00
很容易啊,给它training data 椅子的图label都设1 其他不是椅子图全部设2去训练,最后的layer 参数记得给两类,这样应该就可行了
作者: indigolemon (蓝色拉拉喵)   2017-09-05 15:46:00
作者: frank910138 (frank)   2017-09-05 16:41:00
借问一下..training 资料量大概要多少?
作者: EGsux (天龙人)   2017-09-06 06:56:00
跟你model复杂度有关 你也可以用pre-training network最后一两个layer drop掉加新的去trainimage可以去image net
作者: bbkingck (Twister)   2017-09-06 15:59:00
另外,建议非正解的东西设成0(或是-1),表示机率较直观

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