kjedrasz2137
commented
1 year ago Gdybyśmy mieli tylko klasy '10', '20', '50', '100', '200', '500' to wtedy na pewno potrzebowalibyśmy progu (przypadek gdy na zdjęciu nie ma banknotu -> nie możemy dać w odpowiedzi klasę która ma największe probability). Jednak gdy mamy dodatkową klasę 'None' to próg traci trochę na znaczeniu, ale myślę że i tak warto go dodać. Podczas testowania aplikacji będzie można dobierać próg i sprawdzać dla którego aplikacja działa najlepiej. Pamiętajmy, że są też inne metryki niż 'accuracy', np. 'precision', 'recall', 'f1 score', 'auc'. Z innej metryki skorzystamy jeśli chcemy mieć jak najwięcej poprawnych odpowiedzi a z innej jeśli jak najmniej niepoprawnych.
jankejc
Zacząłem szukać i rozważać wytyczne co do naszych aplikacji w #25 i natrafiłem na pewną ścianę w myśleniu. Jak my korzystamy z aplikacji prototypowych to widzimy klasyfikację, ale dla użytkowników trzeba dać jedną odpowiedź, która będzie im przedstawiona.
Czy założymy pewien próg w modelu, po którym uznamy, że "to jest ten banknot"?