Que signifie "Méthodes de post-traitement"?
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Les méthodes de post-traitement sont des techniques utilisées pour améliorer les résultats des classificateurs après qu'ils aient fait leurs premières prédictions. Ces méthodes prennent la sortie brute d'un modèle de classification et l'ajustent pour rendre les prédictions plus précises, surtout quand il s'agit de catégories inconnues ou non vues.
Comment Ça Marche
Une fois qu'un modèle a identifié un objet ou une instance, les méthodes de post-traitement analysent les résultats pour affiner ou corriger ces prédictions. Par exemple, si un modèle a des doutes sur une classification, ces méthodes peuvent aider à décider s'il faut le labeler comme une classe connue ou reconnaître qu'il ne correspond à aucune catégorie connue.
Techniques Courantes
Quelques méthodes de post-traitement populaires incluent :
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Scores SoftMax Maximaux : Cette technique regarde les scores les plus élevés de la sortie du modèle et les utilise pour faire de meilleures suppositions sur la classification.
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OpenMax : Cette méthode améliore la gestion des classes inconnues en prédisant si un échantillon appartient à une classe connue ou pas.
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EVM (Modélisation Basée sur les Preuves) : Cette approche utilise les preuves collectées par le modèle pour prendre des décisions éclairées sur les prédictions.
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PROSER (Représentation Softmax Probabiliste) : Cette méthode combine les probabilités de la classification pour améliorer la prise de décision.
Pourquoi C'est Important
Les méthodes de post-traitement sont importantes car elles peuvent augmenter la précision des modèles de classification d'images, surtout quand les modèles sont confrontés à des données nouvelles ou inconnues. En affinant les résultats après la classification initiale, ces méthodes aident à rendre les modèles plus intelligents et plus fiables dans des situations du monde réel.