单类别分类是什么
单类别分类(One class classification)要做的就是一个二叉分类器,只不过它分出来的结果只有两类:要么是这个类,要么不是这个类。很简单的分类模型。单类别分类是一种非监督的学习,不需要标注训练集。在工业上的运用还是很方便的。
图片上单类别分类的问题
在这里我们单纯讨论图片的分类问题。如果用简单的224*224的图片做输入,需要分类的唯独就太大了,会导致计算资源消耗很大。
解决办法
使用CNN做特征提取,使用提取出来的特征做用现有的单类别分类方法进行分类。
- One class SVM 方法
- 周志华教授的孤立森林方法(Isolation Forest)
效果
单分类器的问题是如果两种图片能够有很明显的差别,运用起来就没有问题,否则很难训练单分类器去找出某种特殊的分类效果。分类出的结果是根据其实是找出与目前图片最不相似的图片。
本文探讨了单类别分类的概念,一种非监督学习方法,用于区分某类样本与其他所有类。介绍了在图片分类中应用CNN提取特征结合单类别SVM及周志华教授的孤立森林方法进行分类,以及其在工业实践中的优势与局限。
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