假设我有两个vgg16网络,分别用(人,狗,猫)和(人,狗,大猫,小猫,黄猫,白猫)两个数据集进行分类训练。其中两个数据集中人和狗数据一致,但第二个数据集中,大猫,小猫,白猫,黄猫的特征极其相似。训练完成后,用同一个只含人类测试集检测。
请问,可能会出现第一个网络识别为不是人,而第二个网络识别为人的情况吗。真实样本确实不是人。
同一数据集划分不同类别,会影响神经网络分类准确率吗
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 追加酬金
- 关注问题
- 邀请回答
-
2条回答 默认 最新
- CSDN专家-深度学习进阶 2023-03-03 08:09关注
理论上正常训练,最后都能够正确地将其分类,不影响神经网络分类准确率,也可以小样本对照试验一下看看实际情况
解决 无用评论 打赏 举报
悬赏问题
- ¥15 Opencv配置出错
- ¥15 模电中二极管,三极管和电容的应用
- ¥15 关于模型导入UNITY的.FBX: Check external application preferences.警告。
- ¥15 气象网格数据与卫星轨道数据如何匹配
- ¥100 java ee ssm项目 悬赏,感兴趣直接联系我
- ¥15 微软账户问题不小心注销了好像
- ¥15 x264库中预测模式字IPM、运动向量差MVD、量化后的DCT系数的位置
- ¥15 curl 命令调用正常,程序调用报 java.net.ConnectException: connection refused
- ¥20 关于web前端如何播放二次加密m3u8视频的问题
- ¥15 使用百度地图api 位置函数报错?