如何使用變分自動編碼器對圖像進行分類

[英]How to classify images with Variational Autoencoder

我已經在標記圖像 (1200) 和未標記圖像 (4000) 中訓練了一個自動編碼器，並且我分別保存了兩個模型（vae_fake_img 和 vae_real_img）。 所以我想知道下一步該怎么做。 我知道變分自動編碼器對分類任務沒有用，但特征提取似乎是一個很好的嘗試。 所以這是我的嘗試： 使用來自 ...

為什么即使經過 10000 次迭代，我的代碼的准確性也沒有提高？

[英]why accuracy of my code is not improving even after 10000 iterations?

我正在對 2 個類 (0,1) 進行二進制分類，並使用 make_blobs 生成一些 2d 隨機點以進行半監督學習。 這是一個優化問題，我想使用 GradientDescent 來最小化我的成本函數。 但是每當我運行我的代碼進行 50 次或 10000 次迭代時，算法的准確度都會停留在 0.5。 ...

CNN半監督學習中的問題

[英]Probelm in semi-supervised learning of CNN

我進行了半監督學習來標記數據集中未標記的圖像。 CNN模型利用未標記的圖像作為輸入，在softmax計算后產生一個probs索引。 如果值超過某個數字（例如 0.65），我將標記圖像並將其添加到訓練集中。 獲取 persudo-dataset 的代碼： 編譯器提醒我： 如果 probs[ ...

如何使用二元分類器執行積極的未標記學習？

[英]How to perform positive unlabeled learning using a binary classifier?

我在 pyspark 中設置了一個裝袋分類器，其中一個二元分類器對正樣本和相同數量的隨機抽樣未標記樣本進行訓練（給定分數為 1 表示正，0 表示未標記）。 model 然后預測袋外樣本，這個過程重復，所以現在我計划對每個樣本進行平均預測。 我的問題出現在 output model 預測中例如，用 ...

半監督支持向量機的准確度得分差

[英]Poor accuarcy score for Semi-Supervised Support Vector machine

我在 Python 中使用支持向量機的半監督方法從 PASCAL VOC 2007 數據中進行圖像分類。 我已經嘗試使用庫中的默認參數並對其進行了調整，但它的准確度極差，僅為約 2%。 下面是我的代碼： 准確度 2.6692291266282298 我正在使用半監督庫中的 SVM ( semisup ...

如何更改 pytorch 數據文件夾中的標簽？

[英]how to change the labels in a datafolder of pytorch?

我首先加載一個未標記的數據集，如下所示： unlabeled_set = DatasetFolder("food-11/training/unlabeled", loader=lambda x: Image.open(x), extensions="jpg", transform=train_tf ...

文本分類上的偽標簽 Python

[英]Pseudo Labelling on Text Classification Python

我不擅長機器學習。 有人能告訴我如何在 python 中使用偽標簽進行文本分類嗎？ 我從來不知道正確的實現，我在互聯網上到處搜索，但我發現什么都放棄了：'（我剛剛找到了數字數據集的實現，但我沒有找到文本分類（矢量化文本）的實現。所以我寫了這種語法，但我不知道我的代碼是否正確。我做錯了嗎？請幫助我， ...