比如提取分类任务、目标检测任务中，识别错误的样本。要是能直接可视化就更好了。
大佬 上！
我指的是 这个图片加载不上
图片
类别概率分布方差太小的当难例，引导模型使劲儿学学~~
用交叉熵损失做个注意力~~
训练集有标签啊
我觉得可以做个方法专门检测的这种 多好
其实训练集也会有这个问题
明白
如果能把难例给找出来，用集成的方法就能提高准确率了
设个阈值，将softmax给的分类概率太分散的视为难例
是的，不知道对错的测试集里。
难道只能按概率排序么？
指的测试集
上次记得图片分类，好多得图片都是加载不上，还得手动去找那个图片 删了
是训练得时候错误样本，还是预测完呀？ 是训练得时候把？
他不知道是不是错误得把？
还得自己来啊
没有发现
分析错误样本是提升模型性能的重要途径啊
fluid.layers.accuracy()可以自动计算准确率，有没有自动统计分类错误样本的函数。
目前手动统计中
大佬 上！
我指的是 这个图片加载不上
图片
类别概率分布方差太小的当难例，引导模型使劲儿学学~~
用交叉熵损失做个注意力~~
训练集有标签啊
我觉得可以做个方法专门检测的这种 多好
其实训练集也会有这个问题
明白
如果能把难例给找出来，用集成的方法就能提高准确率了
设个阈值，将softmax给的分类概率太分散的视为难例
是的，不知道对错的测试集里。
难道只能按概率排序么？
指的测试集
上次记得图片分类，好多得图片都是加载不上，还得手动去找那个图片 删了
是训练得时候错误样本，还是预测完呀？ 是训练得时候把？
他不知道是不是错误得把？
还得自己来啊
没有发现
分析错误样本是提升模型性能的重要途径啊
fluid.layers.accuracy()可以自动计算准确率，有没有自动统计分类错误样本的函数。
目前手动统计中