[Nhóm 1] Câu hỏi cuối kỳ

[ngockhain]

Chào các bạn, Mình có xem qua bài của các bạn, mình thấy kết quả mô hình chạy rất tốt, mình có một số câu hỏi và góp ý như sau:

1. Lỡ như ảnh đầu vào là một ảnh không có nhãn thuộc tập huấn luyện của các bạn thì mô hình của các bạn sẽ ra kết quả gì?
2. Theo như mình thấy là bạn sử dụng loss để đo độ chính xác, tại sao bạn không sử dụng độ chính xác phân lớp thay cho loss?

[VinhLoiIT]

1. Mô hình mình input là một ảnh thuộc 1 trong 5 lớp, output là lớp tương ứng. Nếu input đưa vào không thuộc 1 trong 5 lớp trên thì không nói trước được. Nhưng mình sure là sẽ có 1 lớp có xác suất cao nhất trong các lớp. (về mặt toán thì mình không chứng minh được nhưng về mặt thử nghiệm thì mình đã thử rồi :v)

2. Oh.. Mình mong bạn hỏi câu này sớm hơn, nhóm mình không để ý. Đúng là mình làm sai phần tính loss. Bản chất mình tính loss trong code là mình đã dùng accuracy metric chứ không phải crossentropy nữa, nên nguyên tắc là sai rồi. Hèn chi loss trên tập train toàn bằng 0.0. Mình cứ nghĩ là loss ở đây là xác suất phân lớp sai (nên lấy 1-score). Nhưng mình mới xem lại thì biết là mình phải gọi .loss_ của MLP mới đúng do mình để trong pipeline nên tham số này ẩn đi mình tưởng là không có :v

Cảm ơn bạn đã góp ý