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【統計分析】機械学習・データマイニング25 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング25 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1561568018/
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407: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sab9-0num [106.133.81.181]) [sage] 2019/07/18(木) 22:34:58.59 ID:Dy5Qh1eia 勢いありそうなのでこっちにもすいません、質問です。 初心者です。バカっぽい質問で恐縮ですが、深層系で新しい構成のモデル考える時って、その構成の中の各レイヤーで一体何がなされてて、だからこういう構成なんだ、ってわかって組み立てるものなの？ 四苦八苦しながら調べてはいるんだけど、どうもその辺をスパッと解説したものは無いというか、経験則から探し当ててるような印象を持ってしまうのだけど、研究者とかはちゃんとセオリーわかってて目的が実現できるモデルの構成考えてるんだよね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1561568018/407
409: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM91-ulaa [36.11.224.192]) [sage] 2019/07/18(木) 22:42:07.93 ID:oSD/JDjiM >>407 分かっててやってる面もあるし、経験則な面もある 後、分析者の能力や方向性に寄るところもあるだろうなあ 画像処理の実務だと、モデルの選択は以下でだいたい決まる ・問題はクラス分類か、回帰か ・カラーで分析するか、グレーで分析するか ・エッジ抽出して形状を読み込むか否か ・hsvなどに色情報を変換してから分析するか否か ・物体検知必要？ ・データ量に応じてのモデルの選択(データの複雑性と、量でだいたい決まる) アンサンブルとか難しい話は忘れてくれ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1561568018/409
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