Binäre Klassifizierungsaufgabe auf sehr ähnlichen Mustern

Question

Ich versuche, eine binäre Klassifizierungsaufgabe auf einer Menge von Sätzen zu machen, die einander so ähnlich sind. Mein Problem ist, dass ich nicht sicher bin, wie ich mit dieser Ähnlichkeit zwischen Samples umgehen soll. Hier sind einige meiner Fragen:

(1). Welche Klassifikationsmethode wird in diesem Fall besser geeignet sein?

(2). Wird in diesem Fall eine Auswahlhilfe zur Verfügung stehen?

(3). Könnten Sequenzklassifikationsalgorithmen, basierend auf dem rekurrenten neuronalen Netzwerk (LSTM), ein möglicher Ansatz sein?

Ich bin froh, jeden Tipp oder Hilfe in Bezug auf dieses Problem zu sehen, danke!

Answer 1

(nur eine mögliche Antwort 3) Angenommen, Sie müssen nur klassifizieren, wenn sie in einer bestimmten Kategorie sind, würden Sie nicht RNN ist verwenden möchten, wenn Sie es wirklich wollen etwas Neues daraus machen (sequenz zu -Sequenz)

das heißt es möglich ist, sie zu klassifizieren, wenn Sie es mit einer sequenz flattener Ende und eine vollständig verbundene Schicht