Для нейронной сети с двумя выходными классами есть 2 способа присвоить ее действительный выход, M в [0,1], бинарным классам.

  1. У вас есть один целевой класс, если M>0,5 присваивается классу 1. В противном случае не следует (эквивалентно присвоению классу 2).
  2. У вас есть два целевых класса. Если M_{1} › M_{2} присвоить классу 1, иначе присвоить классу 2.

Я хотел бы, чтобы мой вывод был предвзятым s.t.

  1. если М>0,8 отнести к классу 1, иначе к классу 2. Кстати, (это не главный вопрос) будет ли это эквивалентно
  2. Если 0,2*M_{1} ›0,8*M_{2} присвоить классу 1, иначе классу 2.

Я могу изменить окончательные результаты таким образом. Однако я запускаю сеть через несколько циклов и хочу, чтобы мои изменения распознавались в архитектуре сети. Верно ли, что функция ошибки минимизирует какое-то расстояние (возможно, по методу наименьшего квадрата) между выходом M и целью y? В моем случае это будет минимизация расстояния между старым, немодифицированным выходом, а не выходом с поправкой на порог. Знаете ли вы, как я могу сообщить функции ошибок об этом новом выводе?

Большое спасибо за любую помощь

ОТВЕЧАТЬ

Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech , ME, M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.

Классический подход для c классов заключается в минимизации байесовского риска R с учетом априорных вероятностей Pi (i=1:c), стоимости классификации Cij›= 0, Cii = 0 и входных условных плотностей вероятности p(i|x).

R = сумма (i = 1: c) ( Pi * Ri ) % общего риска

Ri = sum(j=1:c){Cij*p(j|x)} % Риск неправильной классификации i-го класса

Обращения от поиска стоимости классификации с Грегом и без него

comp.ai.neural-nets     49         128
 MATLAB Newsgroup        15          32
 MATLAB Answers           2           6

Приложения к данным BioID. Поиск с использованием биоидентификатора

СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ



Как изменить выходные данные нейронной сети, которые получает функция ошибок
Лаура. Для нейронной сети с двумя классами выходных данных есть 2 способа присвоить ее действительный выходной сигнал: M в [0,1], в…www.matlabsolutions.com





Как я могу пометить изображения DICOM для классификации на основе имени папки
Cameron-Harris Я хочу провести трансферное обучение с помощью AlexNet для набора изображений DICOM размером 128x128. Похоже на…www.matlabsolutions.com