[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング20 (1002ﾚｽ)
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813(1): (ｵｯﾍﾟｹ Srb3-6bZA) 2018/10/19(金)15:33 ID:pogP5zPXr(1/3) AAS
>>809
前者は1000クラスの分類器がベースになってる
日常的に身の回りにある物は大体この1000クラスに含まれるので犬を(も)検出できる
当然その1000クラス以外が入力された時にどうなるか保証はない
後者は犬以外のどんな画像が入力されても0を返すのが難しい
これは犬以外に対応する潜在空間が圧倒的に広いから
でもまあ実用的には1000クラス分類器の流用で十分な気もするな
819(1): (ｵｯﾍﾟｹ Srb3-6bZA) 2018/10/19(金)17:18 ID:pogP5zPXr(2/3) AAS
>>817
普通にそれをやると犬以外のデータが圧倒的に多いので多分上手くいかない
何も考えず全て犬以外に分類するだけで正解率99.9%を達成できるので、単純に分類誤差最小化で学習するとそうなる
学習済みネットワークの出力を加工するかファインチューニングするのがいいと思う
821(1): (ｵｯﾍﾟｹ Srb3-6bZA) 2018/10/19(金)17:55 ID:pogP5zPXr(3/3) AAS
>>820
そんなうまい話ないぞ
学習したいデータや問題毎に色々な試行錯誤がある
仮に望むような本があって表面だけなぞったとしても同じ悩みにぶつかるよ
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