[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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367(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9bb0-sQ/o [114.164.61.37]) [] 2019/05/19(日) 21:32:29.87 ID:AQFftJ5I0(1) AAS
異常検知でオートエンコーダを使ったモデル作ってみたけどあんまりうまく行かない
正常と異常の分布が最初から完全に被ってると使えないような気がするんだけどやチューニングで何とかなるもんなの？
上司からは世の中検出出来てる実例があるんだから絶対できるだろって言われるんだけど…
371(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-EL+e [111.239.56.174]) [sage] 2019/05/19(日) 22:55:23.61 ID:0ZOdNA8ya(1) AAS
>>367
やってみないと分からない、機械学習の怖さ
データ量が足りないか、モデルが違うのか、そもそも学習可能なのか
とかいろいろと考えられる
375(1): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) [sage] 2019/05/20(月) 02:38:47.72 ID:zK6cmhQap(1/5) AAS
>>367
正常、異常のラベルはあるの？
人が見たら確実に異常と分かるようなものなのかどうかは一応の判断基準かな
人が判断できるなら特徴量の選び方を工夫する、モデルを工夫すれば何とかなる場合もある
人が判断できないなら単なるパワハラ
376(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9bb0-ZQbr [114.164.61.37]) [sage] 2019/05/20(月) 03:04:00.68 ID:kMasXacY0(1) AAS
>>367です
>>371
>>375
ラベルに関しては正常が1万、異常が20あります
人が見ても一応異常と判断することはできます
ただ、欠けやキズではなく位置ズレなので軽微なやつは分かりにくいです
分布が正常の方が広くなっていて、異常は小さく、正常の中に被っていて閾値が引けないので
あまり水増しで画像を加工しないようにするのと対照の所を判断しやすいように画像のトリミングを行ってフォーカスさせて変化を見てみるくらいかなぁと思ってます…
アドバイス頂いた特徴量の選び方を工夫するとはどなような方法がありますか？
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