测量分类准确率的过程算坍缩吗？

(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1)

做一个网络去分类A和B，这个网络在没有被训练之前分类准确率是多少？

有理由假设这个网络恰好随机到了一组权重，这组权重恰好让这个网络在0迭代的情况下达到分类准确率100%，表明A与B是完全不同的两个对象。或者也可以假设恰好随机到了一组权重让网络的分类准确率是50%，表明A和B是两个完全无法区分的对象。所以有理由认为有一组权重可以让网络的分类准确率是50%到100%的任何值。

所以一个完全未经训练的二分类网络的可能分类准确率可以是50%-100%的任何值，每一组权重对应一个态，则构成所有可能态的叠加态。但最终分类的结果确只能得到一个值，叠加态被坍缩为一组权重。分类准确率随着收敛误差的减小从50%过度到100%，是测量行为本身决定了分类准确率。

让分类准确率从无限的可能最终变成一种可能，所以这个过程算坍缩吗？

测量分类准确率的过程算坍缩吗？相关推荐

神经网络的分类准确率是连续的吗？
设一个测试集有n张图片,则这个网络的分类准确率只能是(n-x)/n,而n和x只能是整数,因此这个网络的分类准确率只能是一个有理分数,不可能是一个连续值. 神经网络的衰变假设:被概率密度表达的粒子A和B ...
存在于实数域的微观粒子6-放射性衰变与分类准确率
假设神经网络输入图片就是一个对象的动量矩阵,而将权重理解成速度的分布规律.比如用这个网络分类两个对象a和b,假设两个输入对象的质量m都是1,最终网络完成收敛意味着两个输入对象的速度的分布规律是相同的. ...
基于迭代次数和分类准确率的两种排序
(A,B)---81*30*2---(1,0)(0,1) 让分类原点A为mnist的0,分类对象B是1-9,固定收敛误差,统计迭代次数,并将迭代次数作为B到A的距离,得到数轴 A 5 7 2 4 3 ...
神经网络的分类准确率是100%到底意味着什么？
(A,B)---n*m*2---(1,0)(0,1) 做一个网络分类A和B,随着迭代次数的增加A与B的分类准确率会不断的增加并无限的接近或达到100%.所以是否有一个物理过程与这个现象相对应? 先引入 ...
神经网络的分类准确率到底是一个什么物理量
r1 r2 <1 <1 吸引子 c >1 >1 排斥子 p >1 <1 鞍点 a <1 >1 反鞍点 fa 用p,a做训练集,用来分类c 可能有 ...
【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高
cifar10数据集上进行图片分类,基于tensorflow框架, 旨在探究不同的改进策略对分类准确率的影响,如何一步步得提高准确率一.问题描述当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务 ...
Pytorch实战2：ResNet-18实现Cifar-10图像分类（测试集分类准确率95.170%）
版权说明:此文章为本人原创内容,转载请注明出处,谢谢合作! Pytorch实战2:ResNet-18实现Cifar-10图像分类实验环境: Pytorch 0.4.0 torchvision 0.2 ...
将分类准确率的变化率按照对称性分类并排序
A B 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 (A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1) 做一个二分类网络来分类A和B,让AB都只 ...
打破情感分类准确率80分天花板！更充分的知识图谱结合范式
来源:夕小瑶的卖萌屋本文约3600字,建议阅读7分钟本文带你了解NLP的研究者们怎么让模型像人类一样,学会"知识". NLP的研究者们一直都在尝试,怎么样让模型像人类一样,学会& ...

测量分类准确率的过程算坍缩吗？

测量分类准确率的过程算坍缩吗？相关推荐

最新文章

热门文章