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CNN识别自己的数据集 how to generate the ground truth for dateset labeling 已有3人参与
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本人使用CNN识别了自己构建的数据集 然后收到了审稿意见，不是很明白审稿人的意思。 1：Authors are advised to illustrate the detailed training strategy such as how to label the images and how to prepare the image dataset to avoid overfitting and underfitting problems. 这个是说我没有说清楚数据集生成的过程 让我解释如何标记图片以及准备数据集避免过拟合和欠拟合。 2：Authors are advised to explain how to generate the ground truth for dateset labeling？ 第二个我不是很明白 是说如何确保我标签的正确性吗？ 求解答！ |
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9楼2019-04-08 23:29:13
2楼2019-04-08 22:44:30
3楼2019-04-08 22:45:50
lhsj2016
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小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
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ground truth是指机器学习中训练集的分类准确性，用于证明或推翻某一假设。机器学习首先要对基础训练数据打标记。如果初始的基础训练标记有问题，那么不可避免会对最终的机器学习效果产生很大的影响。审稿人是让你详细说明你对初始训练数据如何做标记以及解释这样做的合理性。 发自小木虫Android客户端 |
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清灵灵灵4楼2019-04-08 22:47:22