我想使用一个模型的概率输出作为另一个模型的特征。
例如，我想确定图片上的鸟是什么种类，我想使用 CNN，对其进行训练，然后将概率结果与其他数据(例如鸟的大小和重量)结合使用，并将其提供给支持向量机。
我是否需要使用训练和测试集来使用 CNN 提取这些概率？我应该将数据集分成折叠，然后提取每个不同测试折叠的概率，还是可以仅对所有数据进行训练和测试并保存概率？
最佳答案
测试集旨在验证您的分类器是否达到其目标，或者设置超参数。在这种情况下，您对 CNN 的输出不感兴趣，因为它只是大局中的中间层。
话虽如此，您显然没有通过其输入反向传播 SVM 错误。这就是两阶段模型的结果。如果这样做，您将优化 CNN 以用作该特定 SVM 的输入。
关于machine-learning - 使用模型的概率作为另一个模型的特征，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45505961/