机器学习练习三——困难样本强化模型

原创 已于 2022-11-28 21:43:17 修改 · 741 阅读 · 0 ·
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#人工智能 #深度学习

于 2022-11-28 21:16:48 首次发布
本次作业聚焦于深度学习模型的优化，通过识别并扩充第一次作业中的困难样本，使用GAN算法生成更多训练数据。再训练后的模型与原始模型进行对比，分析性能提升。最终，将整个过程整理成报告，展示模型改进的详细步骤和结果。

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一、作业要求

本次作业的主要任务有：

  • 找到第一次作业中的困难样本
  • 利用第二次作业对困难样本进行扩充
  • 将困难样本和原有样本混合给第一次作业当作训练数据集
  • 将第一次作业得到的模型结果与本次作业得到的模型结果进行对比
  • 将上述的过程写成报告进行提交

二、任务分工

2.1 困难样本扩充

利用GAN或者DCGAN算法对困难样本进行扩充

2.2 模型再训练

利用扩充后的数据集再次训练模型

2.3 结果对比分析

对比两次模型的不同

2.4 报告整理

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