[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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795(3): (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/18(木)18:29 ID:WjJlstdVa(1) AAS
>>786
yoloから検出機能を取ったようなネットワークがあれば良いのですが・・
最悪全クラスに対して識別器を作ってもいいので、
犬の画像が入力された時だけ発火して1を返すようなネットワークでもいいのですがそんなのありませんかね？
>>789
多クラス分類のためソフトマックス正規化を使っているので0,0にはならないですね。
この例で言うと0.5,0.5になってくれると大万歳なのですが大体そうはなりません。
上の人が言ってるようにどっちか推して来やがります。
>>792
そこまで高いの買わなくても、
サブ機に1050Ti積んでますけど
inceptionv3の199層〜のファインチューニングでも
32000枚を100エポック回して大体5時間で終わりますよ
低価格でいろいろ試すには悪くない性能だと思うので検討してみてはいかがでしょうか。
797(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa9f-Wo3P) 2018/10/18(木)21:08 ID:3WNLz9C3a(1) AAS
>>795
ソフトマックスを使う限り、出力が[0.5, 0.5]というのは犬の確率と猫の確率が同程度であるという意味しか持たない
同程度に高いのかもしれないし同程度に低いのかもしれないわけだが、この両者は分離できなければならない
ということで出力層にソフトマックスは使わずに例えば単にシグモイドを使えば出力される2つの数はそれぞれ犬・猫の確率を独立に算出したものとなる
適当な閾値を決めて一方のみが大きければ犬or猫と判定、共にゼロ近くならどちらでもないと判定すればいい
それ以外の中途半端な出力が頻発するならそもそも犬猫の特徴を学習できていないので出力層を工夫したところで無駄であり、学習データを増やしたり出力層以前の層の構造を改良するしかない
800: (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx) 2018/10/19(金)01:51 ID:heGbLBdq0(2/5) AAS
>>795
元々の目的が人か否かを検出したいんだよね？
yoloを使えば良いと思うけど，それを使いたくないなら
>>760 の通りの方法でも汎化性能は悪くなるはずだけど行けなくもない(実運用はやめてね）
人のように見えるオブジェクトを誤検出するだろうし，人のポスターを人と判断するだろうし
多クラス分類にして，より確率の高い分類器ｘを選ぶじゃ駄目なの？2値分類は汎化性能という意味では極端に弱いから自動運転に関しては辞めた方が良いと思うよ
926: (ﾜｯﾁｮｲ 8db3-Rkh1) 2018/10/29(月)06:28 ID:kXYWj2tR0(1) AAS
>>795
＞>>792
＞そこまで高いの買わなくても、
＞サブ機に1050Ti積んでますけど
＞inceptionv3の199層〜のファインチューニングでも
＞32000枚を100エポック回して大体5時間で終わりますよ
＞低価格でいろいろ試すには悪くない性能だと思うので検討してみてはいかがでしょうか。
ありがとうごさいます
そこそこのグラボ買ってみます
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