J'ai de la difficulté à comprendre comment trier les utilisateurs en fonction de leur classement. J'utilise le réseau convolutif de neurones (CNN) pour développer le système de reconnaissance d'iris et j'ai la sortie du classificateur de Softmax des iris gauche et droit. Ce que je vais faire est d'utiliser l'une des méthodes de fusion de rang (par exemple la méthode de rang le plus élevé, la méthode de comptage Borda et la méthode de régression logistique) pour fusionner la sortie de l'iris gauche et droit. Je comprends complètement chaque méthode comment cela fonctionne, mais j'ai fait face à un problème sur la façon dont je peux trouver le classement initial pour chaque utilisateur. En d'autres termes, comment puis-je trouver le classement de chaque utilisateur avant de le donner à l'une des méthodes de classement? S'il vous plaît, toute explication et idée à ce sujet sera grandement appréciée. Merci d'avance.Comment puis-je trouver le classement pour chaque utilisateur?
-2
A
Répondre
1
Je pense que dans votre cas vous n'avez pas le rang global de l'utilisateur, juste le classement des utilisateurs pour chacun des exemples. Vous pouvez traiter la réponse de votre classificateur comme une méthode de classement, si elle renvoie un vecteur de vraisemblances d'un iris donné appartenant à chacun des utilisateurs. Ensuite, vous pouvez classer les utilisateurs pour les iris gauche et droit séparément et fusionner les classements.
Cher Michal Merci pour votre réponse, En fait, la sortie de mon classificateur est une matrice de taille 224x2240, où 224 est le nombre de classes et 2240 est le nombre d'exemples (10 images par personne). Chaque colonne représente un vecteur de probabilité pour chaque exemple, où la valeur maximale représente le meilleur. Voulez-vous dire que je peux classer les utilisateurs en utilisant cette matrice? Si, oui, je vais faire face à un autre problème qui est comment puis-je classer deux ou plusieurs utilisateurs ont la même valeur de probabilité? –
Vous pouvez classer les 224 utilisateurs pour chacun des 2240 exemples en classant chacune des 2240 lignes de la matrice séparément. En fonction de votre tâche, vous pouvez ensuite fusionner tous les classements pour un utilisateur donné (à partir de 10 exemples disponibles). Et oui, vous aurez toujours besoin d'avoir une politique de rupture de liens (peut-être une politique aléatoire). –
que voulez-vous dire par un aléatoire? –