标记图像但不知道这些标签对应于什么答案

【问题标题】：Labelled images but don't know what those labels correspond to标记图像但不知道这些标签对应于什么
【发布时间】：2019-05-31 20:47:36
【问题描述】：

我有一堆图像（基本上是调整大小的 Celeba 数据集子集）。我为这些图像中的每一个都有一个二进制标签。图像是人的脸。

问题是：我不知道这些标签对应于哪个特征。

您有什么方法可以“回测”功能和标签吗？我不知道如何确定这些标签对应的内容。

我一次又一次地尝试将这些图像可视化，试图理解这些图像之间的相似之处，但没有成功。

我尝试了 SVM 分类器，然后绘制系数以确定分类器的目标位置，但没有成功。

感谢您的帮助

【问题讨论】：

如果你训练了一个分类器，你必须告诉它在训练中使用什么特征和使用什么标签。然后您的预测基于这些特征和目标。从你的问题中不清楚你不确定什么。也许您可以提供一个让您感到困惑的数据样本？
数据集非常简单：80k 张面孔，每个面孔都与 0 或 1 相关联，我不知道这些标签与图像上的什么相关（胡子？肤色？性别？.. .).
根据数据集的kaggle page，数据集中应该有“每个图像的属性标签。有40个属性”。我建议你回去看看你从哪里得到数据，因为他们可能已经预先选择了一个目标。一般来说，机器学习或数据科学项目的第一步应该是基于假设设计实验，而不是开始将模型拟合到数据。这一步可以帮助您避免此类问题。

【解决方案1】：

没有。从信息论的角度来看，没有办法从一组观察中重建一个任意的、抽象的概念。这相当于大多数使用科学方法的研究：您试图从有限的数据集中猜测分类原理。能够可靠地预测观察到的行为的猜测称为“理论”。

这是否有助于构建您看待所面临问题的方式？

【讨论】：

感谢您的回答。所以从你说的我的问题现在有点不同。首先，我尝试根据假设对图像进行分类。其次，我检查一下我的初始标签是否符合我的理论。对于从头开始面部特征提取，您有什么建议？