皮肤癌分类器:无法找到正常皮肤图像
皮肤癌分类器:无法找到正常皮肤图像
提问于 2018-11-24 23:44:45
摘要：
我正在与TensorFlow合作构建皮肤癌分类器，并且我发现了许多带有标签的皮肤癌图像。我的问题是，我还没有找到任何正常皮肤或假皮肤癌的图像。我注意到所有的博客都提到皮肤癌数据集，但从来没有提到正常的皮肤图像。
问题：
网络如何才能知道什么是皮肤癌，什么不是皮肤癌？
如果一个网络只接受癌症类型的训练，而我给出一个正常的皮肤图像，它会预测皮肤癌的一种类型吗？
博客之一：
P.S.我刚开始深造。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-11-25 00:37:50
这个问题应该很容易被很多健康人士的照片所解决！
没有控制图像的数据库，就无法执行监督学习。您可以根据您所拥有的图像重新定义问题。
如果你两者都做不到，你就会陷入无监督的学习中，而你的正面图像只能用来验证你的非监督学习结论。你希望你的非监督学习将产生两组，如果正确的话，小组中的一组应该根据你的正面图像进行映射。然后在没有控制数据集的情况下进行求解。
如果你能成功地将你的正面图像映射到你的输出上，那么剩下的就会成为你监督学习的控制集，也就是它们成为你的训练集。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/53463397
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