如何解决如何将用户反馈纳入多选卷积神经网络?
我开发了一个神经网络,可以基于mnist数据集对手写数字进行分类。我还制作了一个GUI,用户可以在其中绘制数字,然后显示预测的数字。我想知道是否有一种方法可以吸收用户的反馈,因此如果模型错误,用户可以告诉他绘制了什么数字,下次模型可以正确猜测。
解决方法
您无法直接实现您的要求,但是您只能做一件事。
只要预测有误,您都可以保存图像以及图像标签,并将此样本添加到训练数据集中。
现在,每当模型无法在某个示例上进行预测时,您的训练数据集中就会再有一个示例。从这里开始,您可以做两件事,既可以在一定时间间隔后自动进行模型训练,也可以在有一定数量的新示例要进行训练之后自动进行。
注意:在自动化训练过程时,应选择模型以明智地生成预测。即使您选择了旧模型,也应选择验证准确性更高的模型。另外,您应该维护单独的验证数据以测试模型。验证数据应保持不变,以便对每个模型的优度进行良好的估算。
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