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来源:互联网 发布:网络大电影acvideo 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 17:35
11/11 当天,一直在测试在更新时的阈值数,也就是
if (labelcount >= l_thread && sum(F(fi, fj) >= label_thread) >= 1)
这个的阈值label_thread。
发现阈值越小 更新数就越多,然而更新的太多,但是程序效果就很差。所以在数据集TDT2上阈值设置为0.7-0.9 就会变好,但是还是没其他算法效果好,所以总体效果还是不行。
为了转化思路,查看其他类似程序,突然发现一种算法写的很我们的算法流程很相似,我打算今天来实践一下。
先整理一下程序思路:
的之前的思路是输入W之后更新所有数据,利用之前的F矩阵和当前F矩阵之间的差别来判断程序是否收敛,中间还加入了一些CLASS MASS Normalization. 结果都是没其他对比程序效果好。
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