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- O que são rótulos suaves no aprendizado de máquina?
- O que é rótulos suaves em aprendizado profundo?
- O que são rótulos suaves vs rótulos duros?
- Como você rotula em classificação binária?
O que são rótulos suaves no aprendizado de máquina?
Ao falar sobre excesso de confiança no aprendizado de máquina, estamos falando principalmente de rótulos duros. Rótulo suave: uma etiqueta suave é uma pontuação que tem alguma probabilidade/probabilidade anexada a ela. Por exemplo: (0.1 0.2 0.8) Rótulo rígido: um rótulo rígido geralmente faz parte de uma das duas classes. É de natureza binária (0 ou 1)
O que é rótulos suaves em aprendizado profundo?
Etiquetas macias indicam o grau de associação dos dados de treinamento para as classes fornecidas. Freqüentemente, apenas um pequeno número de dados rotulados está disponível enquanto dados não identificados são abundantes.
O que são rótulos suaves vs rótulos duros?
De acordo com Galstyan e Cohen (2007), um rótulo rígido é um rótulo designado para um membro de uma classe em que a associação é binária: o elemento em questão é um membro da classe (tem o rótulo), ou não é. Um rótulo suave é aquele que tem uma pontuação (probabilidade ou probabilidade) anexada a ele.
Como você rotula em classificação binária?
Os dois grupos podem ser rotulados como 0 e 1, positivo e negativo, ou verdadeiro e falso. Os modelos de classificação binária são treinados usando um conjunto de dados que foi rotulado com o resultado desejado. O modelo então aprende a prever o rótulo para novos pontos de dados.
