我想知道如何让机器学习算法以更高的抽象水平思考--我似乎找不到关于这个的任何资源。
比如说，我训练了一种机器学习算法来识别猫，使用了一个带有1000个标记示例的数据集。我是否需要建立一个全新的算法，并在1000个新的数据点上训练它来识别狗，即使猫和狗有点相似？在我给猫算法喂食几张狗的图片(远少于1000张)，现在它也能检测到狗的时候，有什么方法可以做吗？我对机器学习非常陌生(还没有上过任何课程)；到目前为止，我只使用了非常简单的分类算
浏览 0提问于2018-08-02得票数 3
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scikit learn中的predict()方法是如何工作的？它是返回随机值还是在幕后进行计算？
浏览 12提问于2020-06-30得票数 0
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培训新数据标签的方法
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概述：我不想看所有新的猫和狗的照片标签，无论每一个是猫还是狗。那么，我应该如何将新的数据划分为需要培训的类别。神经网络可能识别不准确。什么是确定的火灾方法标签新的数据，将接受培训？
想象一下，用户不知道他们的宠物是猫还是狗！
浏览 0提问于2021-03-31得票数 1
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我知道我是机器学习方面的新手。我正在考虑一个在应用程序中使用机器学习和神经网络的现实世界的例子，我想用一个移动应用程序来尝试它，它可以在拍摄某物的图像后用前面的摄像机处理图像识别(例如，一只猫)。
浏览 11提问于2016-10-21得票数 0
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我想用OpenCV模块编写一个cat识别器。f = open("recognition/encodings.pickle", "wb")f.close()f
浏览 8提问于2021-07-09得票数 2
我在研究面部识别。我以前用TensorFlow retrain.py训练数据
我的问题是..。1. Tensorflow是如何工作的? 2.它是如何使用CNN的?
浏览 1提问于2019-12-14得票数 0
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我正在开始我的机器学习学习，我试图找出一个简单的问题：现在我有了一台照相机，我想用我的模型来识别猫和狗。显然，我不想创建第三种模型来识别这两种动物，让所有的工作来标记每一种动物，那么，是否有一种方法可以将这两个模型“合并”成一个？
浏览 0提问于2019-01-06得票数 0
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我读过一些关于卷积神经网络的文章，发现几乎所有的论文都将正常CNN中的完全连接层称为“顶层”。
浏览 4提问于2017-10-14得票数 13
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用于训练CNN的图像上的透明背景
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例如，为了训练模型识别猫，如果我们只使用具有透明背景的猫的多边形裁剪。它会学会更好地识别猫吗？
浏览 18提问于2020-05-06得票数 1
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我有一个爱好项目，我正在考虑致力于增加我迄今为止有限的机器学习经验。我已经完成了关于这个主题的Coursera课程。我的问题是这个项目的可行性。任务如下：📷
我的第一个想法是训练分类器来识别猫或猫一样的物体，但是在意识到我无法获得足够多的阳性样本之后，我放弃了这一点，转而进行异常
浏览 0提问于2014-06-24得票数 17
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我使用ML.NET生成器来训练狗和猫的图像识别。现在，当我完成训练时，我选择了一张狗或猫的照片来识别它，它会返回结果。
问题是，如果我选择一张花的照片，在我的训练图书馆里只有狗和猫的照片。那么，我怎么知道这幅画不是狗还是猫呢？
浏览 2提问于2021-03-29得票数 2
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有多个例子如何构建Tensorflow模型来从图像中识别猫和狗。现在假设我有与每张图片相关联的音频，并训练单独的网络来通过声音识别猫和狗。
浏览 11提问于2019-02-17得票数 0
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带置信度的一幅图像中的多目标检测
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我理解CNN是如何处理分类问题的，例如在MNIST数据集中，其中每个图像代表一个手写数字。对图像进行了评估，并给出了分类的一些可信度。我想知道，如果我希望在一张图像中识别几个物体，并对每个物体都有信心，我应该采取什么方法。例如，如果我评估了一只猫和一只狗的形象，我想对“猫”和“狗”都有很高的信心。我不关心物体在图片中的位置。我目前的知识将引导我建立一个只包含狗的图像数据集和一个只包含猫的图像数据集。我会重新训练顶级的网络，它能够识别哪些图像是猫的图像，哪些图像是狗的图像
浏览 3提问于2017-10-31得票数 2
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我刚开始机器学习，所以我将用两个例子来总结我的问题，而不需要技术(因为我不能)。对于我的问题，没有确定性，只有一个略好于随机预测。我正试图预测最近从监禁中释放出来的人是否会在明年内犯罪。如果我能用机器学到的东西比随机预测稍微好一点，那对我来说将是一场巨大的胜利。更具体地说，如果50/50是随机猜测，那么如果我能达到55%到6
浏览 0提问于2020-06-25得票数 2
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目前，我正在学习机器学习中的Networks，并认为它非常有趣，但我不知道NN除了在机器学习和人工智能中还有其他应用。我试过研究这些东西，但都做得不够。
浏览 0提问于2017-11-13得票数 -1
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这个问题很简单，但是我找不到答案： 如何识别猫和狗，并过滤掉所有其他的东西？换句话说:我有一个很大的数据库，里面有猫和狗的图片以及所有其他混合在一起的照片，有没有一种方法可以在输出中说:猫还是狗，还是别的什么？ 或者CNN不是为了高效地做这些事情而构建的？当我只提供猫和狗的图像时，我使用python / Keras / Tensorflow；查找猫/狗的解决方案-工作得很好。
浏览 13提问于2020-01-09得票数 0
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假设我有10000张图片，每张图片中都有一只猫和一只狗。如果是的话。让我们假设我已经训练了网络来识别狗和猫，并且它起作用了。
现在我想添加对大象的识别。这里的答案是迁移学习？好吧，但是不管答案是什么，如果在新的10000图像中有大象，但在它旁边
浏览 47提问于2019-11-21得票数 1
您如何称呼图像识别，以确定某一类型的图像类型/类的准确性/相似性百分比？当我尝试搜索时，所有的例子都是图像分类器，它们至少对图像进行两种类型的分类(例如:狗或猫)。(但不是猫)。
为了说明清楚，我想知道这类进程的名称，而不是具体的代码。我试着使用图像识别搜索查询进行搜索，但是他们总是给我的图像分类器来识别图像类别。
浏览 0提问于2019-06-25得票数 0
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我在给网站分类。其中一项任务是过滤掉色情内容。我使用的是一个带有词袋的二进制SVM分类器。我有一个关于我应该包括在BoW中的词的问题:它应该只是与色情相关的词(在色情网站上常见的词)，还是应该包括在色情网站上很少出现，但在其他网站上也经常出现的词(例如，“数学”、“工程”、“吉他”、“出生”等)？我应该把非色情的词也包括进来吗？或者我应该看看解决误报的其他方法？我们非常欢迎您的建议。
浏览 1提问于2012-12-25得票数 3
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