neural-network - 是否可以仅使用一类训练数据来训练神经网络？

Question

我只想知道是否可以使用单一类别的数据集来训练神经网络。我有一组数据要用来训练神经网络。训练后，我想将新数据(用于测试)提供给受过训练的神经网络，以检查它是否可以将其识别为与训练样本相似。

这可以用神经网络实现吗？如果是，那是有监督学习还是无监督学习。

我知道如果有多个类，神经网络可用于分类，但我以前从未见过单个类。一个很好的解释和任何例子的链接将不胜感激。谢谢

Answer 1

当然可以。但在这种情况下，它只会识别您训练过的这一类。根据预期输出，您可以衡量与训练数据的相似性。

经过训练的神经网络只是一个函数。对于分类问题，您可以将其想象为一个函数，它将数据作为输入并返回一个整数，指示它属于哪个类。话虽如此，如果您只有一个类可以用整数值 1 表示，并且训练数据与该类不相似，您将得到类似 1.555 的值；它不会告诉你它属于另一个类，因为你只介绍了一个，但它肯定会给你一个关于它的相似性的提示。

神经网络被认为是监督学习，因为在训练之前你必须提供输入和目标，即。 e.预期的输出。