【发布时间】：2019-09-22 12:32:59
【问题描述】：
我在grayscale 图像上使用LBP 进行面部表情识别任务。如何找出将用作 CNN 输入的 LBP 的最佳参数（number of neighbour set points 和 radius of circle）？
附言使用skimage 的LBP 实现
【问题讨论】：
标签： image-processing textures conv-neural-network scikit-image
【发布时间】：2019-09-22 12:32:59
【问题描述】：
您可能应该直接使用 CNN 来完成这项任务，但一般来说，对于任何学习任务，您都应该使用交叉验证来估计任务性能。 scikit-learn 有关于模型选择、交叉验证和参数搜索的优秀文档：
【讨论】：
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感谢您的评论；但实际上我正在寻找 LBP 的优化。
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原理一模一样：找一个你关心的指标，然后用交叉验证来调优管道的参数。无论您是在调整随机森林中的树数、网络中的隐藏层数还是 LBP 的输入参数，这都无关紧要。