Comments (5)
Sj-Yuan
commented on July 28, 2024
目前的IAD方法中，阈值都是根据测试集的AUROC选出来的最佳阈值。但是，这些阈值对于验证集的结果不一定好用，这时候一般只能手动调整阈值。比如你现在是false negative比较多，调高阈值就能减少这种情况，但是相对的也会有一些异常样本被误判，这种只能一点点试了。
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CvBokchoy
commented on July 28, 2024
目前的IAD方法中，阈值都是根据测试集的AUROC选出来的最佳阈值。但是，这些阈值对于验证集的结果不一定好用，这时候一般只能手动调整阈值。比如你现在是false negative比较多，调高阈值就能减少这种情况，但是相对的也会有一些异常样本被误判，这种只能一点点试了。
已经另寻方法了，某些方法只是为了效果图，均衡性一点不考虑，无法落地，小学生玩儿玩儿可以
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Sj-Yuan
commented on July 28, 2024
目前的IAD方法中，阈值都是根据测试集的AUROC选出来的最佳阈值。但是，这些阈值对于验证集的结果不一定好用，这时候一般只能手动调整阈值。比如你现在是false negative比较多，调高阈值就能减少这种情况，但是相对的也会有一些异常样本被误判，这种只能一点点试了。
已经另寻方法了，某些方法只是为了效果图，均衡性一点不考虑，无法落地，小学生玩儿玩儿可以
好兄弟，能分享下换了哪类方法吗？我们这边做的项目也是被阈值烦的不行，不知道该换哪些方法能落地，目标检测(yolo)的方法需要太多负样本训练了
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CvBokchoy
commented on July 28, 2024
目前的IAD方法中，阈值都是根据测试集的AUROC选出来的最佳阈值。但是，这些阈值对于验证集的结果不一定好用，这时候一般只能手动调整阈值。比如你现在是false negative比较多，调高阈值就能减少这种情况，但是相对的也会有一些异常样本被误判，这种只能一点点试了。
已经另寻方法了，某些方法只是为了效果图，均衡性一点不考虑，无法落地，小学生玩儿玩儿可以
好兄弟，能分享下换了哪类方法吗？我们这边做的项目也是被阈值烦的不行，不知道该换哪些方法能落地，目标检测(yolo)的方法需要太多负样本训练了
已经商用啦哈哈，实在不好意思，如果要用的话有偿哦
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CvBokchoy
commented on July 28, 2024
目前的IAD方法中，阈值都是根据测试集的AUROC选出来的最佳阈值。但是，这些阈值对于验证集的结果不一定好用，这时候一般只能手动调整阈值。比如你现在是false negative比较多，调高阈值就能减少这种情况，但是相对的也会有一些异常样本被误判，这种只能一点点试了。
已经另寻方法了，某些方法只是为了效果图，均衡性一点不考虑，无法落地，小学生玩儿玩儿可以
好兄弟，能分享下换了哪类方法吗？我们这边做的项目也是被阈值烦的不行，不知道该换哪些方法能落地，目标检测(yolo)的方法需要太多负样本训练了
已经商用啦哈哈，实在不好意思，如果要用的话有偿哦
意思意思就行，我的邮箱是[email protected]
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