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深層学習などの分類問題についての質問

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深層学習の分類問題について疑問があり、質問させていただきます。

分類問題に使うデータは、
「人の手によってある程度わかりやすく加工されたデータ」か
「関係ないものも含んだ、そのままのデータ」か
どちらが認識精度が高いのでしょうか。

また、「関係ないものも含んだ、そのままのデータ」は、分類が難しいもの(
例えば、普通のりんごの識別器に青りんごを入れた場合など
)
への対応能力もまさるのでしょうか。

あと、これらを研究する分野などに名前が付いている場合、それも添えて教えていただけると嬉しいです。

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「わかりやすく加工」というのがどういうことを指しているのかわかりませんので、幾つかパターンを想定して回答します。


それが特徴抽出のことであれば、深層学習とはつながりの薄い話題です。深層学習をどう定義するのかにもよりますが、一般的には特徴抽出処理を積極的に行わず、生のピクセル値(画像)や音圧波形(音声)などから直接学習するものをいう場合が多いと思います。

深層学習ではない機械学習に関しては、当然ですが特徴抽出を工夫してタスクに適した特徴を抽出した方が高い性能が得られます。


もしかすると学習データの構築・ラベル付の問題かもしれませんが、これに関してはなんとも言えない面があります。やってみないと、な世界です。変なノイズが多少あった方が汎化性能が・・・な可能性もないとは言い切れません。

一般論としては、ある程度はまともじゃないと学習できませんが、多少のゴミに神経質になる必要もありません。ニューラルネットはロバストなので。

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私が聞きたかったのは後者の方の回答でした。ありがとうございました。

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