具有一个随机类的数据集上的 CNN 分类器

Posted 2023-03-13

【中文标题】具有一个随机类的数据集上的 CNN 分类器

【英文标题】：CNN classifier on dataset with one random class

【发布时间】：2018-05-26 05:07:32

【问题描述】：

我正在尝试使用 keras 构建一个 CNN 分类器来分类图像是否为猴子。所以我有两个类别。一张有猴子照片。另一类是图片的随机集合，基本上是任何不包含猴子的图片。是否适合有一个数据集，其中一个类是随机的，另一个类具有特定标签（而不是像猫和狗这样的 2 个特定类）？ CNN 能解决这类问题吗？

谢谢！

【参考方案1】：

是的 .. CNN 可以在您有一个标签集或多个标签集时工作。如果您需要更多详细信息，请参阅此链接。这将节省您的一天..

https://www.pyimagesearch.com/2017/12/11/image-classification-with-keras-and-deep-learning/

【讨论】：

很高兴它帮助了你..！

好答案！尽量限制“非猴子”类。如果您知道输入是动物，请仅将猴子以外的动物用于其他类。这将提高准确性，因为模型在关注动物之间的差异时不会学习不相关的信息。我已经准备好在线编写“Hotdog or not a Hotdog”的代码，请参阅here。另外，我建议使用 ImageNet 而不是 Google 来获取图像。

谢谢。为什么你认为 imagenet 更适合这个应用程序？

Imagenet 是一个世界有组织的图像数据库，许多人组织并上传了带有正确标签的图像数据库。从具有正确标签的 imagenet 下载将增加您的模型以快速学习，而不是下载无组织的图像存储库。