只检测一类目标的神经网络

Question

我对python中的神经网络（NN）完全陌生，我不知道NN是否可以在raspberry pi3中运行？因为我认为问题是神经网络需要良好的CPU/GPU性能来进行训练、数据传输和计算。在

那么有没有可能用单类训练数据训练神经网络？为了节省CPU/GPU？。在

我只想在海参系统中检测一个例子。 一个好的答案/解释或链接到任何例子将不胜感激。 谢谢阿宝

Answer 1

我不确定我是否理解你的问题。在

单班培训数据可能根本不存在。如果只想检测海参，那是两类分类问题吧？不管是不是海参。是或否是两个类。在

是的，很酷的人在树莓皮上实现神经网络。但在某种程度上，这是可能的，但不是有效的。一个好的GPU将大大加快训练速度。在

一台PC机可以训练一些小的神经网络。在

Answer 2

NN能用树莓皮3运行吗？

是的，NN可以在树莓皮3上运行，就像Raspberry Pi 3 running Google TensorFlow (Neural Network) and NodeBots。我推荐的更好的方法是在PC机上训练神经网络，然后在树莓派上用训练好的权重运行神经网络。GPU将比CPU大大加快训练速度，但如果你的神经网络不是很大，CPU也可以使工作完成。在

是否可以用单类训练数据训练神经网络？

训练一个神经网络来解决“一类”（在你的例子中是海参）分类问题是可能的。但是列车数据需要添加另一个类型类数据，其中包含不属于目标类（海参）的样本。然后利用“海参”和“非海参”两类数据，对神经网络进行二元分类是一个简单的问题。在

编辑：

轻松入门

你可以参考这个博客：Building powerful image classification models using very little data开始一个图像类小说的工作，它实现了一个CNN来完成这项工作。在