[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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809(2): (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/19(金)13:56 ID:R1ndva0Ba(2/7) AAS
>>798
なるほどそういうものなのですね。
しかし疑問なのが、どうして犬を検出する検出器は学習させることが出来るのに
犬の画像が入力された時だけ1を返すネットワークを学習させることができないかです。
明らかに後者の方が簡単なように思うのですが。。
お詳しそうなのでよければ教えていただけませんか？
811(1): (ｽｯﾌﾟ Sd2a-uXI1) 2018/10/19(金)14:15 ID:gl4kTOSHd(1) AAS
>>809
機械学習の一般論として、なにかを判定するには教師データとして正例と負例をおなじ数だけ与えるのが基本でしょう
「googleが猫を検出するDNNを作った」事例がよく取り上げられるけど、あれだって大量の猫画像とそうでない画像を与えている
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
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