Deep learning 您可以使用softmax概率进行混合物分类吗？
我试图说服我的同行相信这个模型培训和测试范例，因为它没有意义 假设您的训练集中有两类信号，A类和B类。您可以将它们想象为某些特征的强度值，例如频率 您训练一个深度学习模型，该模型将softmax输出作为分类预测。让我们假设模型学习了这个任务，并在由类A和B的样本组成的测试集上进行了推广 这里是一个问题，假设我得到了一类新的信号0.6A+0.4B，它的混合噪声非常小。如果我有大量的混合信号（例如10K），我可以使用经过训练的模型根据网络输出的概率对它们进行分类吗 例如，当我给出混合样本作为测试集时，对于a和B，10K输出概率的平均值将收敛到0.6和0.4 我认为这不是一个有效的方法，因为我们没有为此优化决策边界，但我无法说服他。有什么建议吗Deep learning 您可以使用softmax概率进行混合物分类吗？,deep-learning,classification,softmax,Deep Learning,Classification,Softmax,我试图说服我的同行相信这个模型培训和测试范例，因为它没有意义 假设您的训练集中有两类信号，A类和B类。您可以将它们想象为某些特征的强度值，例如频率 您训练一个深度学习模型，该模型将softmax输出作为分类预测。让我们假设模型学习了这个任务，并在由类A和B的样本组成的测试集上进行了推广 这里是一个问题，假设我得到了一类新的信号0.6A+0.4B，它的混合噪声非常小。如果我有大量的混合信号（例如10K），我可以使用经过训练的模型根据网络输出的概率对它们进行分类吗 例如，当我给出混合样本作为测试集时