自分当初想像していたのは既存の有名DNNを少々弄ってなんとかなるという事ですが、
やはり違いますね。
① 基本は訓練画像の内容が異なるなら、DNNの構成も全然違う事になるし、
② 訓練画像の内容が同じであっても、カテゴリの割合が違えば、DNNの構成も全然違う事になる可能性が高い。
上記2点は私の現在の認識ですが、正しいかどうか、ご指摘くださいませ。
構成というはなんでしょう?重みは学習するものですから、変わります。200x200で5回プーリングしているのが元のモデルで、それを20x20にしたら画素がなくなって問題だというのはあからさま過ぎる過ちで、そうでないのなら何が問題なのでしょうか?何を根拠にした問題意識なのか、掴みかねます。
データの性質によって最適なモデルが異なるのではないか、という疑問ですか?
皆さん
お返答ありがとう御座います。
説明不足で申し訳ございません。
私が言っている『構成』とは、例えば、CNNの層の数(poolの設置位置や場所、数、及びdimensionまで)
そして、各層のdimensionやfilterのサイズ です。
tachikoma さんが仰った意味と近いですね。
私のこれまでの認識では、学習画像の内容や数によって、上記ハイパーパラメータは基本として全部違います。なので、他人の特定画像LIBより学習・訓練済みのDNNやCNNを参考する価値が薄いではという疑念を持っています。
このような認識は正しいでしょうか。
また宜しくお願い致します。