我为虹膜数据集编写了3类分类(有3类),并使用3种感知器。我对感知器学习有问题,感知器只对头等舱正确,二等和三等有相同的权重,我不知道我做错了什么。总是以感知为头等,学习正确,分类正确。第一个感知器有目标0,第二个1和第三个目标2。当我交换位置,第一个感知器和目标2学习时,感知器和目标2会工作得很好,第一个感知器总是工作得很好,下一个感知器工作得很差。将数据设置为训练是有问题的。train_test_split
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我正在阅读这篇计算机视觉论文,研究论文链接,关于创建一个模型来估计图像中的人的真实年龄和感知年龄(或者至少我认为是这样的)。感知年龄由这一方法决定:每幅图像由10个独立的个体观察,他们估计人的年龄。平均偏差和标准差是从这10个个体的年龄猜测中得出的。然后,本文使用该方程的epsilon误差作为感知年龄模型评估的一部分,并说明以下the evaluation employs fitting a normal distribution with the