作者gs8613789 (Shang6029)
看板Python
标题[问题] CNN辨识特定物件
时间Tue Sep 5 14:25:33 2017
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！
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1F：推 weihan0405: 很容易啊，给它training data 椅子的图label都设1 其09/05 15:38
2F：→ weihan0405: 他不是椅子图全部设2去训练，最後的layer 参数记得给09/05 15:38
3F：→ weihan0405: 两类，这样应该就可行了09/05 15:38
我的问题就在於其他不是椅子的图，因为我并没有预设那些不是椅子的图是什麽。
所以如果我要训练这个模型，我要去找一个不包含椅子的dataset让他做训练罗？
※ 编辑: gs8613789 (180.217.141.244), 09/05/2017 15:43:29
4F：→ indigolemon: 对 09/05 15:46
5F：→ frank910138: 借问一下..training 资料量大概要多少？ 09/05 16:41
6F：推 EGsux: 跟你model复杂度有关 你也可以用pre-training network 09/06 06:56
7F：→ EGsux: 最後一两个layer drop掉加新的去train 09/06 06:57
8F：推 EGsux: image可以去image net 09/06 06:59
9F：推 bbkingck: 另外,建议非正解的东西设成0(或是-1),表示机率较直观 09/06 15:59