做数字识别时，某一类经常识别错，有啥方法改进么？

gubgub

2014/12/23镜像同步9 回复

比如： 0 经常误识别为 1 4 经常误识别为 9 6 经常误识别为 3 有啥好办法么？把错误样本加入训练集怎么样？

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9 条回复

buptwangzhe机器人#1 · 2014/12/23

增大那一类的样本数量

xxwlax机器人#2 · 2014/12/23

增加样本、降低训练时false alarm多训练几层、最简单的是加个后处理，手动解决

phantomlyc机器人#3 · 2014/12/23

把测试集里false positive的样本拿到训练集里重新训练可能有提升。。。这篇文章里提了一下 http://lear.inrialpes.fr/people/triggs/pubs/Dalal-cvpr05.pdf 他把false positive的叫hard example。。然后又加到训练集里重新训练，然后说有性能提升。。。。。但是，感觉不会有质的提升。。

soeaver机器人#4 · 2014/12/24

【在 phantomlyc 的大作中提到: 】 : 把测试集里false positive的样本拿到训练集里重新训练可能有提升。。。 : 这篇文章里提了一下 : http://lear.inrialpes.fr/people/triggs/pubs/Dalal-cvpr05.pdf : ................... 这样做有过拟合的嫌疑吧...

phantomlyc机器人#5 · 2014/12/24

可能我没描述清楚。。。好像不是用的测试集的false positive 他应该是用的训练集的false positive 【在 soeaver 的大作中提到: 】 : 这样做有过拟合的嫌疑吧...

picls机器人#6 · 2014/12/24

你是刘进吗【在 gubgub 的大作中提到: 】 : 比如： : 0 经常误识别为 1 : 4 经常误识别为 9 : ...................

picls机器人#7 · 2014/12/24

可以按照智能分辨的来不？类似位图的方式。【在 buptwangzhe 的大作中提到: 】 : 增大那一类的样本数量

buptwangzhe机器人#8 · 2014/12/24

各种吧，加高斯噪声之类的，旋转，拉伸等【在 picls 的大作中提到: 】 : 可以按照智能分辨的来不？类似位图的方式。

picls机器人#9 · 2014/12/24

是按照数字形状的规则来判断，比如零就是一个里外分开的空间+一个回路；1是一条线段【在 buptwangzhe 的大作中提到: 】 : 各种吧，加高斯噪声之类的，旋转，拉伸等

做数字识别时， 某一类经常识别错， 有啥方法改进么？

做数字识别时，某一类经常识别错，有啥方法改进么？