我打算使用神经网络对用户进行身份验证。例如,Coursera使用了相同的想法——他们通过用户的打字模式来验证用户。
我将为此使用神经网络。输入将是归一化和统计上干净的值的向量。输出 - 这是当前用户的可能性有多大。
在使用之前,将从用户那里收集训练数据集。
但是,我担心在训练期间我只会为当前用户提供数据集。不会提供识别错误用户的数据。
也许您可以建议是否有必要提供不正确的用户数据进行培训?或者也许有一些网络类型/配置更适合这个?
提前致谢!
我打算使用神经网络对用户进行身份验证。例如,Coursera使用了相同的想法——他们通过用户的打字模式来验证用户。
我将为此使用神经网络。输入将是归一化和统计上干净的值的向量。输出 - 这是当前用户的可能性有多大。
在使用之前,将从用户那里收集训练数据集。
但是,我担心在训练期间我只会为当前用户提供数据集。不会提供识别错误用户的数据。
也许您可以建议是否有必要提供不正确的用户数据进行培训?或者也许有一些网络类型/配置更适合这个?
提前致谢!