Авторизация
Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link and will create a new password via email.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших авторов!
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ.
Обучение ключа приора без обучающего ключа может быть сложной задачей, так как ключ приора обычно требует информации о правильных ответах для обучения. Однако, есть несколько подходов, которые могут помочь в обучении ключа приора без обучающего ключа:
1. Использование предобученной модели: Вы можете использовать предобученную модель, которая имеет сходство с вашей задачей, и использовать ее в качестве ключа приора. Например, если у вас есть предобученная модель для классификации изображений, вы можете использовать ее для извлечения признаков изображений и использовать эти признаки в качестве ключа приора для другой задачи, например, для обнаружения объектов.
2. Использование генеративных моделей: Генеративные модели, такие как автокодировщики или генеративные состязательные сети (GAN), могут быть использованы для создания синтетических данных, которые могут быть использованы в качестве ключа приора. Например, вы можете обучить автокодировщик на наборе данных, а затем использовать его для генерации синтетических данных, которые могут быть использованы в качестве ключа приора для другой задачи.
3. Использование априорного знания: Если у вас есть априорное знание о задаче, вы можете использовать его для создания ключа приора. Например, если вы знаете, что некоторые признаки или свойства являются важными для задачи, вы можете использовать их в качестве ключа приора.
4. Использование активного обучения: Активное обучение — это метод, который позволяет модели самостоятельно выбирать примеры для обучения. Вы можете использовать активное обучение для выбора примеров, которые максимально информативны для обучения ключа приора. Например, вы можете выбирать примеры, которые вызывают наибольшую неопределенность в модели или примеры, которые наиболее отличаются от существующих примеров.
Хотя эти подходы могут помочь в обучении ключа приора без обучающего ключа, важно понимать, что результаты могут быть менее точными, чем при использовании обучающего ключа.