Классификатор рака кожи: невозможно найти нормальные изображения кожи

Question

Резюме:

Я работаю с TensorFlow над созданием классификатора рака кожи. Я нашел много изображений рака кожи с метками.Моя проблема в том, что я не нашел изображений нормальной кожи или ложного рака кожи.Я заметил, что все блоги ссылаются на некоторые данные о раке кожи, но никогда не нормальные изображения кожи.

Вопросы:

Как сеть может узнать, что такое рак кожи, а что нет?

Если сеть обучена только типам ракаи я даю нормальное изображение кожи, будет ли он предсказывать один из типов рака кожи?

Спасибо

Один из блогов:

https://medium.com/intech-conseil-expertise/detect-mole-cancer-with-your-smartphone-using-deep-learning-8afad1efde8a

PS: плохо знакомы с углубленным изучением

Answer 1

Эту проблему должно быть довольно легко решить с помощью фотографий множества фотографий здоровых людей!

Вы не можете выполнять контролируемое обучение без базы данных контрольных изображений.Вы можете переопределить вопрос по отношению к имеющимся у вас изображениям.

Если вы не можете этого сделать, вы застряли в обучении без учителя, и ваши положительные образы будут служить только для проверки ваших выводов по обучению без присмотра.Вы надеетесь, что ваше неконтролируемое обучение приведет к двум группам, и если правильно, одна из групп должна сопоставить ваши положительные образы.Затем он решается без набора контрольных данных.

Если вы можете успешно отобразить ваши положительные изображения на выход, то остальные становятся вашим контрольным набором для контролируемого обучения, то есть они становятся вашим обучающим набором.