Как включить -другую-метку при прогнозировании в AutoML Vision

Я обучил модель с 3 метками, но при использовании ее на этапе прогнозирования я загрузил изображение, которое не принадлежит этим 3 меткам, но оно все еще определяет, что изображение является одной из 3 меток. Как заставить его возвращать результат, что введенное изображение не было всеми 3 метками. Если переобучить модель с 4-й меткой под названием «другое», я не знаю, как подготовить набор данных для этой метки. У кого-нибудь есть предложение? Спасибо за чтение, извините за мой плохой английский


google-cloud-automl
person Mang Trinh Gia    schedule 05.12.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

AutoML поддерживает два типа моделей:

  1. Мультикласс — это значение по умолчанию. Мультиклассовая классификация предполагает, что каждому образцу назначается одна и только одна метка. Имейте в виду, что он предполагает, что всегда одна метка верна, и будет делать все возможное, чтобы всегда возвращать хотя бы одну метку (на самом деле он пытается убедиться, что сумма всех оценок прогноза == 1).

  2. Multi-label - этот режим не делает никаких предположений, для каждого изображения может быть обнаружено любое количество меток, включая 0.

У вас есть два варианта:

  1. При создании набора данных установите флажок «Включить классификацию по нескольким меткам».
  2. Добавьте дополнительный класс «другое» или «None_of_the_above» и добавьте несколько примеров изображений в этот класс.

Варианты 1 и 2 можно комбинировать.

person Michal K    schedule 06.03.2019