给Resnet加人工经验提升30%的准确率

今日做人脸识别验证时候突然灵感一现
若将人工经验告诉神经网络那么不就提高准确率了吗
当然这不是神经网络提高是网络后期输出的提高

具体类似如果你知道你的表没几小时快几分钟你就能知道真实的时间

而一个已经训练好的模型的输出，一定会有误差，人工将误差统计起，告诉给模型

比如你使用resnet 训练一个cifar10分类问题

1，那么你随意的训练几轮保存模型后保存
2，使用模型进行测试这里要改一下代码直接将outputs的十个数取topk 10 这样任意一张图片就会得到一个10位的排序
3，这样做的意义在于每个图片都会得到一个属于自己的特征编码，10分类大概有1098765432*1
4，使用你的测试集测出每个图片的特征编码按标签，将所有特征编码分成10个列表，这便是人工经验集合
5，最后，利用10列表判断未知图片的特征编码在不在某个标签列表中如果在那么该图有95%的可能是这个标签
6，这样做的意义在于无论什么样的数据训练出来的模型无论什么样的结果和准确率我们都可以人工矫正
7，该方案如果应用于DCGAN 解决图片分类收集图片的大量人工，且准确率上升至98%的可能性极高
至于如何使用DCGAN解决分类问题后期会持续更新

#当然对于10分类或者是9分类，要的人工经验太多，但是如果是8或者是8以下的分类绝对是一个最好的选择

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