深層学習の分類学習についての質問

Question

CNN等における画像の分類問題についての質問です。
分類したいクラスについて、そのクラスをより細かなクラスに分けてラベリングを行うことで、そのクラスの分類精度は上がるでしょうか？
上記の質問だとわかりにくいので、具体例を申し上げます。

例えば、動物を分類する分類器を作るとします。
その中で猫の分類精度(ここではAPとします)をあげたいと考えた時、猫のクラスをより細かくし、例えばミーアキャットや野良猫など猫クラスの中の新たなクラスを学習することにより、動物を分類する時に猫クラス全体ののAPは上がるのかということです。

Answer 1

回答が付かないようなので余り(殆ど)詳しくないのですがちょっと調べてみました。

以下の論文が参考になるのでは無いかと思います。
CNN-RNN: a large-scale hierarchical image classification framework

例)右の画像を「トリケラトプス」と判定することは困難でも、「恐竜」であることさえ判れば、恐竜以外の誤判断のリスクが無くなる。