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Eu quero criar algum modelo de comportamento humano. Basicamente - é esperado para responder a pergunta se algum usuário em particular vai concordar ou não concordar com alguma ação. A lista de recursos é: userid interatinguserid somenormalizedvalue someenumeratedvalue. Supondo que o uso de NN, como padronizar userid e interatinguserid Este modelo é suposto ser usado no sistema quando o número de valores possíveis para userid e interactiontinguserid será crescente ao longo do tempo, para números possivelmente muito grande. Existe alguma opção melhor do que criar um par separado de neurônios de camada de entrada para cada usuário Razão para colocar IDs de usuário em recursos: Vamos supor, que se trata de serviço de negociação e queremos prever a probabilidade de fazer negócios para alguns pares de determinadas condições (Data, preço.). Eu não tenho muitas informações sobre usuário particular, por isso seria difícil obter alguns recursos como idade, sexo ou outros, especialmente quando é difícil determinar o quão relevante eles são para o resultado. Eu suspeito, que há grande variação entre os diferentes usuários. Eu suspeito que existem algumas interações sociais entre os usuários, então alguns pares específicos de usuários podem produzir resultados significativamente diferentes da média, devido à sua relação específica. Mais importante - eu quero combinar de alguma forma o conhecimento sobre o comportamento populacional com o conhecimento sobre o comportamento específico dos usuários. Assim, por exemplo - se não houver conhecimento sobre o modelo de usuário específico irá prever o uso de conhecimento da população, assim que algum histórico de comportamento será gravado itll começar a usar mais dados específicos do usuário. Então, você espera de ter várias observações do mesmo id Se não, não há valor em ter id em seu modelo. É uma coisa categórica e não há nenhuma informação na própria categoria, a menos que o usuário mostre comportamento semelhante em observações múltiplas. Além disso, como você espera que seu modelo se comporte quando um novo usuário (com um id, unkown para o modelo) entra no modelo. Ndash Ivo ontemJoint Learning de atributos semânticos e latentes Os preços brutos finais podem variar de acordo com o IVA local. Resumo Como propriedades semânticas de nível médio compartilhadas entre categorias de objeto, os atributos têm sido estudados extensivamente. Abordagens recentes têm tentado modelagem conjunta de vários atributos em conjunto com rótulos de classe de modo a explorar suas correlações para melhor atributo de previsão e reconhecimento de objetos. No entanto, eles muitas vezes ignoram o fato de que existem algumas propriedades compartilhadas, exceto atributos nomeáveis ​​/ semânticos, que chamamos de atributos latentes. Basicamente, eles podem ser divididos em partes discriminativas e não-discriminativas dependendo se eles podem contribuir para uma tarefa de reconhecimento de objetos. Argumentamos que aprender os atributos latentes em conjunto com os atributos semânticos definidos pelo usuário não só leva a uma melhor representação para o reconhecimento de objetos, mas também ajuda com a previsão de atributo semântico. Propõe-se um novo modelo de aprendizagem de dicionário que decompõe o espaço do dicionário em três partes correspondentes aos atributos de fundo semântica, latente e latente, respectivamente. Um algoritmo eficiente é então formulado para resolver o problema de otimização resultante. Experiências extensas mostram que o método de aprendizagem de atributo proposto produz resultados de última geração tanto na predição de atributos quanto na re-identificação de pessoas com base em atributos. Palavras-chave Aprendizagem de atributos Atributos latentes Re-identificação de pessoa Aprendizagem de tiro zero Aprendizagem de dicionário Farhadi, A. Endres, I. Hoiem, D. Forsyth, D. Descrevendo objetos por seus atributos. Em: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2009, pp. 17781785 (2009) Lampert, C. H. Nickisch, H. Harmeling, S. Aprendendo a detectar classes de objetos invisíveis por transferência de atributos entre classes. Em: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2009, pp. 951958, Junho de 2009 Lampert, C. H. Nickisch, H. Harmeling, S. Classificação baseada em atributos para categorização de objetos visuais zero-shot. IEEE Trans. Padrão Anal. Máquina Intell. 36 (3), 453465 (2014) CrossRef Mahajan, D. Sellamanickam, S. 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Zisserman, A. Redes convolucionais muito profundas para o reconhecimento de imagens em larga escala. Em: Ciência da Computação (2014) Classificação binária - Última camada 55 Eu estou usando a mesma rede que a usada para imagenet para a classificação binária. Eu mudei a bandeira para binário. No entanto, na fase de teste, eu ainda obter 1000 saídas para a última camada, mesmo que apenas as duas primeiras classes são dominantes, e outras 998 classes têm valores extremamente baixos, e para fins práticos pode ser ignorado. Qual é o problema aqui realmente estou me perguntando que você pode me ajudar por favor para que eu recebo apenas dois valores de saída. Oi, no início, os arquivos em exemplos de pasta é um exemplo de uso de exemplo da biblioteca, portanto geralmente é apenas um possível caso de uso da biblioteca, normalmente para redes existentes. Portanto, para sua própria tarefa, você provavelmente precisará modificar esses arquivos para suas necessidades específicas. Esta é também uma razão pela qual mudar o errorType para binário em exemplos / cnntrain. m basicamente não terá qualquer efeito sobre o seu treinamento, pois influencia apenas a forma como o erro é avaliado. Assim, para a classificação binária na imagenet você também deve modificar a arquitetura da rede para que ela tivesse apenas duas saídas, p. Aprendendo a nova camada FC8 com duas saídas. E então você também terá que modificar o updateError em examples / cnntrain. m para que ele não vai calcular o erro top5. Obrigado, Karel, por sua resposta. Existem poucas coisas mais, se você pode possivelmente ajudar com estes, que seria ótimo: Na última camada antes de softmax, que é conv camada, eu mudei filtros e viés para 2. É esta a única coisa a ser alterada Também, ele É camada conv, não camada fc8. Isso é um problema net. layers struct (tipo, filtros conv., 0,01 / scal randn (1,1,4096,2, single). Alterado 1000 para 2 viés, zeros (1, 2, único). Stride, 1. pad, 0. filtersLearningRate, 1. biasesLearningRate, 2. filtersWeightDecay, 1. biasesWeightDecay, 0) Para a classificação binária, usando esta abordagem, eu não obter bons resultados. Eu usei 100 imagens cada para 2 categorias para o treinamento. Devo aumentar o número de imagens de treinamento, ou devo alterar alguns parâmetros ou arquitetura Qualquer sugestão. Sim, isso parece bem :) E o fc8 é apenas uma espécie de nome desta camada e o tipo deve ser conv. E o problema com o treinamento - acho que seus exemplos de treinamento muito pouco. Mas por que você não tenta, por ex. SVM linear em cima de e. FC7 Isso geralmente é a coisa mais simples de fazer e normalmente funciona muito bem. Oi, eu acho que no fin-tuning, você não deve congelar qualquer camada. Reconhecendo o estilo de imagem o papel reinicializa a camada de conexão completa e dá-lhe maior taxa de aprendizado local do que a camada convolucional. Mas a taxa de aprendizado global deve ser menor para o ajuste fino, do exemplo use 0.0001 como ponto de partida para o fino-ajuste da imagen. Eu não estou encontrando o lugar onde eu posso definir o ímpeto localmente, como você disse. Eu tentei isso: mas eu tenho o seguinte erro: Erro usando strcmp Demasiados argumentos de entrada. Erro no vlsimplenntidy (linha 40) if strcmp (layer. type, custom) Erro no cnntrain (linha 56) net vlsimplenntidy (net) preencher alguns eventualmente faltando valores Error in transferLearning (linha 96) net, info trainfn (net, imdb, GetBatch (opts).Eu encontrei o problema. Aparentemente eu só tinha que fazer - gt momento ,.Mas, quando você inicializar direto na net variável, basta fazer isso - gt net. layers. Momentum No entanto, no cnntrain. m lá É uma variável chamada state. layers. momentum que permanece igual a zero mesmo quando eu inicializar o momento. 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