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  • ground truth的含义

    万次阅读 2018-01-13 11:33:41
    ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia. 1、在统计学和机器学习中 在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个...

    ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia.

    1、在统计学和机器学习中

    在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth。

    小面是引用知乎lee philip的例子example on 知乎

    1. 错误的数据

    标注数据1 ( (84,62,86) , 1),其中x =(84,62,86), t = 1 。 (正确标记的数据叫做ground truth)
    标注数据2 ( (84,162,86) , 1),其中x =(84,162,86), t = 1 。(这里训练数据标记错误)

    这里标注数据1是ground truth, 而标注数据2不是。

    预测数据1 y = -1
    预测数据2 y = -1

    Loss = \frac{1}{2\times 2} ((-1-1)^2 + (-1-1)^2) = 2

    2. 正确的数据

    标注数据1 ( (84,62,86) , 1),其中x =(84,62,86), t = 1 。
    标注数据2 ( (84,162,86) , 1),其中x =(84,162,86), t = -1 。 (改为ground truth)

    这里标注数据1和2都是ground truth。

    预测数据1 y = -1
    预测数据2 y = -1

    Loss = \frac{1}{2\times 2} ((-1-1)^2 + (-1+1)^2) = 1


    或者简单来说就是有效的正确的数据

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  • Ground truth的含义

    2020-05-18 20:42:42
    在机器学习中,术语”ground truth”指是用于有监督训练训练集分类准确性,主要用于统计模型中验证或推翻某种研究假设。术语也指收集准确客观数据用于验证过程。 训练集中不准确性总是和训练结果集中...

    在机器学习中,术语”ground truth”指的是用于有监督训练的训练集的分类准确性,主要用于统计模型中验证或推翻某种研究假设。术语也指收集准确客观的数据用于验证的过程。

    训练集中的不准确性总是和训练结果集中的不准确性是关联的。

     

    机器学习包括有监督学习(supervisedlearning),无监督学习(unsupervised learning),和半监督学习(semi-supervisedlearning).

    在*有监督学习中,数据是有标注的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是标注.正确的t标注是ground truth,错误的标记则不是。(也有人将所有标注数据都叫做ground truth)

    由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的。其中x为之前的输入数据,y为模型预测的值。

    标注会和模型预测的结果作比较。在损耗函数(loss function / error function)中会将y 和 t 作比较,从而计算损耗(loss/ error)。比如在最小方差中:

    因此如果标注数据不是groundtruth,那么loss的计算将会产生误差,从而影响到模型质量。

    1. 错误的数据

    标注数据1 ( (84,62,86) ,1),其中x =(84,62,86), t = 1 。 
    标注数据2 ( (84,162,86) , 1),其中x =(84,162,86), t = 1 。
    这里标注数据1是ground truth,而标注数据2不是。
    预测数据1 y = -1
    预测数据2 y = -1

     

     

    2. 正确的数据

    标注数据1 ( (84,62,86) ,1),其中x =(84,62,86), t = 1 。 
    标注数据2 ( (84,162,86) , 1),其中x =(84,162,86), t = -1 。 (改为ground truth)
    这里标注数据1和2都是ground truth。
    预测数据1 y = -1
    预测数据2 y = -1

    由于使用错误的数据,对模型的估计比实际要糟糕。另外,标记数据还被用来更新权重,错误标记的数据会导致权重更新错误。因此使用高质量的数据是很有必要的。
    * 在半监督学习中,对标记数据也要进行比较
     

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  • 视觉>——Ground truth的含义

    千次阅读 2019-06-13 14:12:46
    机器学习包括有: 监督学习---(supervised learning) 无监督学习---(unsupervised learning) 半监督学习---(semi-supervised ...正确t标注是ground truth,错误标记则不是。(也有人将所有标注数据都叫做grou...

    机器学习包括有:

    1. 监督学习---(supervised learning)
    2. 无监督学习---(unsupervised learning)
    3. 半监督学习---(semi-supervised learning)

    监督学习中,数据是有标注的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据t是标注.

    正确的t标注是ground truth 错误的标记则不是。(也有人将所有标注数据都叫做ground truth).

    (x,t) x-输入数据 t-标注模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的。其中x为之前的输入数据y为模型预测的值.

    (x,t)  x-输入数据 t-标注数据

    (x,y) x-输入数据 y-模型预测数据

    标注会和模型预测的结果作比较。

    在损耗函数(loss function / error function)中会将y 和 t 作比较,从而计算损耗(loss / error)。 比如在最小方差中:

    因此如果标注数据不是ground truth (t 产生偏差),那么loss的计算将会产生误差,从而影响到模型质量。

    举例说明:

     1.错误的标注

    标注数据1 ( (84,62,86) ,1),其中x =(84,62,86), t = 1 。     //正确 ,数据1是ground truth
    标注数据2 ( (84,162,86) , 1),其中x =(84,162,86), t = 1    //错误,数据2不是ground truth
    预测数据1 y = -1
    预测数据2 y = -1

    运用上述公式计算:

    2.正确的标注

    标注数据1 ( (84,62,86) ,1),其中x =(84,62,86), t = 1       //正确 ,数据1是ground truth
    标注数据2 ( (84,162,86) , 1),其中x =(84,162,86), t = -1   //正确 ,数据2是ground truth
    这里标注数据1和2都是ground truth。
    预测数据1 y = -1
    预测数据2 y = -1

    ground truth标注的错误,导致最后模型估计计算的差异。

    此外ground truth标注的数据还是其他数据的参考模型,错误的标注会导致实验结果精确度很大的降低。

    总结:

    ground truth就是用于收集训练集的分类的参数的是否正确的标定参数。

    主要用于统计模型中验证或推翻某种研究假设,术语也指收集准确客观的数据用于验证的过程。

    就是建立一个统一的高精度的标准结果,用于比对实验数据。

    他是一个评价标准。

    参考:https://blog.csdn.net/wuruiaoxue/article/details/78761498

     

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  • 在机器学习中, ground truth表示监督学习训练集分类准确性,用于证明或者推翻某个假设。有监督机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据预测产生影响,因此这里将那些...

    ground truth我们经常能在论文中看见,但是我总是忘记,不知道是咋回事,还是写下来,加深一下印象!

    在机器学习中, ground truth表示监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth。

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  • 视频目标跟踪中ground truth’中四个数都是什么意思啊,求大神指点。。。 110,101,30,91 111,100,30,90 112,99,30,90 113,99,30,90。。。
  • 什么是ground truth(GT)

    2019-09-27 19:54:13
    转自ground truth的含义 ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia. 1、在统计学和机器学习中 在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性...
  • ground truth解释

    2019-01-17 16:26:13
    若有侵权 请联系删除 谢谢 ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia. 1、在统计学和机器学习中 在机器学习中ground t...
  • mAP含义的理解

    2021-01-08 10:05:24
    然后Recall就是预测出来的正确的框,除以正确的框再加上没有预测出来的ground truth的框。距离来说就是,假设你有10个类别,你预测了6个框,6个框全中了,但是还有4个没框的,这时候Recall就是6/10=60%。 另外一个...
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空空如也

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