[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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363(3): (ｱｳｰｲﾓ MM77-rIyb) 2018/09/12(水)16:05 ID:qQh33xQPM(1/2) AAS
クラス外のデータの排除に効率的な方法は何ですか？
例えば、0〜9の数字10クラスのネットワークに「b」の文字を入力する場合を考えた時に
理想的には全クラス10%くらいの確率ラベルを持ってくれたらいいのですが
恐らく結果は6が高確率で帰ってくる気がします。
適当に数字以外の文字を詰め込んで11個目のunknownクラスを作ることは効果があるのですか？
364(1): (ﾜｯﾁｮｲ ae8a-Y6TH) 2018/09/12(水)19:36 ID:YQnfCYrX0(1/3) AAS
>>363
こっちが専門じゃないだけかもしれないけど、おそろしく何を言ってるのか分からない
deep learningのような分類器で、画像データを10のクラスに仕分けたいけど、
特定のクラスに偏りが生まれるからどうすれば良いかということか
一般論として、deep learningならば、ノイズを混ぜるのは場合によりけりだけど有効だろ
新しいクラスを作るのは、ちょっとわからんなあ
369(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa77-fYFo) 2018/09/12(水)20:02 ID:hCIGPJ5ma(1) AAS
>>363が言いたいのは数字画像を読み込んで数値を出力したい、ただし入力が数字でない画像だったら数字でないと出力させたいってことだろう
376(1): (ｱｳｱｳｴｰ Saf2-r7Fj) 2018/09/12(水)23:42 ID:MXOsLPIga(1) AAS
>>363
まず数字かそれ以外かを分類してみるとか
で数字のものについて0-9のどのクラスに属するか判別する
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