【发布时间】：2021-12-01 15:47:06
【问题描述】：
如果一个类中的图像在图像分类上存在差异，是否应该将该类进一步细分为图像更相似的子类，还是因为可以在图像分类中学习不同的特征而没有必要？
例如，图像应分为 3 类：鲜花、汽车和椅子。那么是不是可以将所有不同的花都打包在一个花卉类别中，还是将类别进一步细分为雏菊、郁金香、大丽花、紫苑等会更好。如果找到了翠菊，那我也知道它是一朵花。
【问题讨论】：
标签： classification supervised-learning
【发布时间】：2021-12-01 15:47:06
【问题描述】：
这取决于你的问题。
你需要预测什么？如果只需要输入是花、车还是椅子的信息，则无需细分。
但是，进行实验并查看结果始终是一个好主意。 使用细分类训练不同的模型，其中一些使用目标原样训练并比较性能。
【讨论】：
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谢谢，我只需要花、汽车或椅子的信息。