#python-3.x #opencv #deep-learning #pattern-recognition #siamese-network
Вопрос:
Я столкнулся с проблемой поиска оценок сходства между двумя шаблонами. Например, у меня нормальная картина ЭКГ,
и аномальная картина ЭКГ
![[введите описание изображения здесь][2].](https://i.stack.imgur.com/kegdo.png)
Затем я хочу получить точность нормальной картины при сравнении с аномальной картиной ЭКГ. Таким образом, мои данные состоят из идентификатора, даты, времени и значения. Сначала я думал об использовании подхода временных рядов. Однако это не решает мою проблему. Так может ли кто-нибудь помочь мне с этим?
Ответ №1:
Я не совсем уверен, что понял вопрос, но я не могу прийти прямо сейчас.
Если вы хотите получить точность второго графика по сравнению с первым, есть много способов, простым и полезным из которых является средняя абсолютная ошибка, если вы добавите все значения delta = sum (x_expected — x_obtain)^2, но эти методы точности зависят от того, как вы хотите сравнить.
Здесь, в документации tensorflow.keras, вы можете найти множество различных показателей, чтобы решить, как сравнивать графики.
Комментарии:
1. Спасибо. На самом деле я беру нормальный шаблон в качестве обучающих данных, а затем беру ненормальный шаблон в качестве тестовых данных. Затем я сравню тестовый шаблон в соответствии с данными обучения. Если данные теста совпадают с данными поезда, то алгоритм должен дать оценку сходства.
2. В том-то и дело, что на самом деле идеального ответа нет, так что вам придется выбирать, для меня проще всего реализовать с помощью ошибки среднего квадрата, но вы можете попробовать разные вещи, такие как подгонка больших полиномов и сравнение коэффициентов. Удачи