完成工作情況
1纵潦、對之前的已上傳的題目進(jìn)行整理摆寄，發(fā)現(xiàn)題目太多，導(dǎo)致平均每幅圖片只能被選擇2.5次军浆，對于最后分析結(jié)果不能達(dá)到要求棕洋。因此，刪除部分題目并將題目分值由1分改為0.5分乒融，即共四類圖像掰盘，分別是草莓摄悯、菠蘿、檸檬和香蕉愧捕。共有400張圖片奢驯，每一類大概有100張圖片，其中每類挑選出黃金數(shù)據(jù)10張次绘，占比10%瘪阁，且題目已上傳完成。
2邮偎、看論文管跺，《基于SVM的多示例多標(biāo)簽主動學(xué)習(xí)》。
3禾进、學(xué)習(xí)Python與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)豁跑。
有待解決的問題
問題1? 是否添加干擾數(shù)據(jù)，若添加的話泻云，添加的比例為多少比較合適艇拍。
解決方案
問題1? 我認(rèn)為可以添加每類可以添加一部分干擾數(shù)據(jù)，但添加的數(shù)量待定壶愤。
下周工作計劃
1淑倾、考慮添加干擾數(shù)據(jù)的數(shù)量，并完成題庫征椒。
2娇哆、看論文。
3勃救、學(xué)習(xí)python碍讨，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)實現(xiàn)CNN算法。
