deeplearningで、例えば文字"4"をautoEncodingを実現する場合,
文字画像の背景が真っ黒で文字の画が真っ白という理想条件の下で文字の学習を行いますが、
学習用の文字"4"が画像の中にバラバラに位置する場合、"4"のautoEncoding結果は相当変になるのでしょうか。それとも、ほとんど影響しないでしょうか。
ご教授宜しく願い致します。
質問に意味が無いように見えます。変にならない様にネットワークの構造を設計すれば変にならない。変になる様にネットワークの構造を設計すれば変になる。というトートロジーの様な回答しかできない内容かと思います。
学習画像(training samples)の中のobjectの位置合わせは大変です。莫大な量なら、なおさらです。
何と言ってもこのようなobjectの位置ずれはobject特徴の本質的な変化ではないので、training 結果にどれくらい影響を与えるかを知りたいのです。
それから、もしobject位置の大きなズレがtraining結果に悪い影響を齎すなら、本当にネット構造の変更で打ち消すのをできるかどうかを合わせて知りたいですね。
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