質問編集履歴
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自分の印象として**random forest**という評判の高い非線型分類器は
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線形問題に対する**汎化能力**が非常に貧弱で、クラス境界線を綺麗に一本の直線にしてくれれば良かったのに、ごちゃごちゃ乱麻状になっちゃうんですーーー「細かすぎ」というか**「過学習」**というでしょうね。
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線形問題に対する**汎化能力**が非常に貧弱で、本質的な線形分類問題に対してクラス境界線を綺麗に一本の直線にしてくれれば良かったのに、ごちゃごちゃ乱麻状になっちゃうんですーーー「細かすぎ」というか**「過学習」**というでしょうね。
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なので、**DNNも同じ類ではないかという疑問**です。
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なので、聞きたいのはDNNって本当に精確な汎化機能を有するかどうか＝
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典型的な例として、理想な直線境界線を出せるかどうかということですね。
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典型的な例として、理想な直線境界線や滑らかな曲線を出せるかどうかということですね。
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滑らかな楕円線でも良いですけれども。
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例えば、SVM系の分類器の境界線は精度(細かさ)を保ちながら、
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例えば、SVM系の分類器の境界線は精度(細かさ)を保ちながら、滑らかで単値性の高い分類境界線を出力します。
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Q : DNNってこんな特長を持っているのでしょうか。
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今時のスター、deep learningって本当にまっすぐ一直線的な分類境界線を生成できるのでしょうか。
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(勿論本質的にまっすぐな直線状の分類境界線が存在する分類問題に対して)
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**------質問の背景-----**
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自分の印象として**random forest**という評判の高い非線型分類器は
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線形問題に対する**汎化能力**が非常に貧弱で、クラス境界線を綺麗に一本の直線にしてくれれば良かったのに、ごちゃごちゃ乱麻状になっちゃうんですーーー「細かすぎ」というか**「過学習」**というでしょうね。
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なので、**DNNも同じ類ではないかという疑問**です。
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特徴空間隈なく訓練サンプルで埋め尽くすことは現実に不可能ですので、
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その方法自身の賢さに期待するのは当然でしょう。
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なので、聞きたいのはDNNって本当に精確な汎化機能を有するかどうか＝
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典型的な例として、理想な直線境界線を出せるかどうかということですね。
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滑らかな楕円線でも良いですけれども。
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例えば、SVM系の分類器の境界線は精度(細かさ)を保ちながら、非常にはっきりした滑らかで単値性の高い分類境界線を出力します。
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Q : DNNってこんな特長を持っているのでしょうか。
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どうぞ宜しくお願いします。
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