200分求答案：什么是正样本，什么是负样本？？？哪位能给出详细的解释或者例子？

HNU 2005-06-30 10:58:48

如题

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HNU 2005-07-01

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哪位能给个明确的定义?? 1一个小时后结贴

lovefootball 2005-07-01

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不懂，up

syeerzy 2005-06-30

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G一下.或者B一下.....就知道了呵呵

zeusvenus 2005-06-30

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http://www.lstvu.net.cn/zdkj/04冬学期/02级/02电子商务/数据挖掘13-18/数据挖掘/数据挖掘2.ppt

http://lib.zgc.gov.cn:85/~kjqk/dzkxxk/dzkx2003/0309pdf/030902.pdf

http://www.baidu.com/s?lm=0&si=&rn=10&ie=gb2312&ct=0&wd=%22%D5%FD%D1%F9%B1%BE+%B8%BA%D1%F9%B1%BE%22&pn=20&cl=3

singlepine 2005-06-30

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http://www.jos.org.cn/1000-9825/14/1955.pdf
http://www.cit.fudan.edu.cn/research/www-dmgp/ppt/learningcostunknown.ppt
http://www.baidu.com/s?lm=0&si=&rn=10&tn=softreg1cb&ie=gb2312&ct=0&wd=%D5%FD%D1%F9%B1%BE&pn=20&cl=3

seekg 2005-06-30

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是不是人工智能中的正示教例子，负示教例子？如果是的话，正样本就是使系统得出正确结论的例子，负样本相反，你是做什么的，搂主做的是面向知识的？

MyLf 2005-06-30

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没听过这个术语。

up

fellowcheng 2005-06-30

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长点见识

网络训练中,常会遇到这些术语,比如 (1) 正样本和反(负)样本数不相同,甚至相差悬殊(实际上往往正样本数远远小于负样本数),如何解决样本呢不均衡问题? (2) 在选择负样本(正样本)的过程中,很多样本都是易于区分的,也就是说,这些样本对于模型性能的提升贡献较小,添加了这些样本不仅对于模型的提升帮助有限,同时大量的这些样本也主导了梯度更新的方向,浪费了训练时间. 这些话都什么意思?各种样本什么区别?还是举个例子来看下: 现在我要训练一个模型,能认出斑点狗,也就是说,送给神经网络好多图片,如果图片中有斑点狗,

分类中的一些基础概念：正样本：包含我们想要识别类别的样本，例如，我们在做猫狗分类，那么在训练的时候，包括猫或者狗的图片就是正样本负样本：在上面的例子中，不包含猫或者狗的其他所有的图片都是负样本难分正样本(hard positives)：易错分成负样本的正样本，对应在训练过程中损失最高的正样本，loss比较大（label与prediction相差较大）。难分负样本(hard negatives)：易错分成正样本的负样本，对应在训练过程中损失最高的负样本** 易分正样本(easy positive)：

参考：机器学习中的正负样本 - rainsoul - 博客园关于机器学习中如何区分正负样本？ - 知乎问题分为分类问题与检测问题两个方面。在分类问题中，这个问题相对好理解一点，比如人脸识别中的例子，正样本是人脸的图片，负样本的选取就与问题场景相关，如果要进行教室中学生的人脸识别，那么负样本就是教室的窗子、墙等等。在检测的问题中，因为检测问题需要定位与回归，也就是既要给出框，又要说明框中是什么，我们所具备的数据是一些人工标注的图片，这些图片上有先验框，并且会给出框中的物体类别，我们需要运用这.

转载自：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 首先将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解：（1）在分类问题中，这个问题相对好理解一点，比如人脸识别中的例子，正样本很好理解，就是人脸的图片，负样本的选取就与问题场景相关，具体而言，如果你要进行教室中学生的人脸识别，那么负样本就是教室的窗子、墙等等，也就是说，不能是与你要研究的问题

在分类问题中,比如我们训练一个网络,让它识别出这张照片是否为人,我们的数据集假设有张1000张,其中100张为人,900张不是人(里面包含了车,飞机,花朵等乱七八糟的图片),可以看到这个数据集出现了负样本远大于正样本的情况.现在假设我们把这1000张图片一次性送入网络进行训练,那么得到的损失值如何计算?负样本对损失值有贡献吗? 答案: (1)损失值loss计算公式: 假设真实标签值y_tru...

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