У меня есть набор данных изображения, который я хочу классифицировать на 3 класса: не болезнь, болезнь типа 1 и болезнь типа 2.
Я обучил две отдельные модели CNN, одна классифицирует 3классы, а второй классифицирует только два класса: болезнь или не болезнь.
Поскольку точность второй модели намного выше, я хочу объединить результаты обеих моделей, то есть классифицировать как болезньТип, только если первый выход модели был тип (1/2), а второй выход был заболеванием.надеюсь, это уменьшит ложноположительную ошибку первой модели.
Есть ли какой-нибудь общий способ сделать это?Можно ли выполнять комбинацию только на тестовом наборе (потому что обучение проводится отдельно) или, может быть, мне нужно выделить для этого набор проверки?