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それでも無視できないほどの誤認をします。
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小手先のテクニックで処理するよりも、モデルの仮定を見直して「未学習データ」を減らす努力が必要です。
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機械学習はパラメータを調整することによって全知全能の神を召喚する儀式ではありません。
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学習していないことはどうなるのかわからないのが自然です。
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人間の場合に置き換えて想像してみてください。
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ある人は生まれてから3匹のしば犬しか見たことがありません。
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それぞれa、b、cという名前だったとしましょう。
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今、突然dという名前のしば犬をこの人に見せて、この人はこのしば犬をなんだと思うのかについての疑問です。
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a、b、cのうち、一番似ていたものだと思うはずです。
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別の人はしば犬ソムリエでした。
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この人は今まで数多のしば犬とa、b、cを見たことがあります。
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この人がdを見るとa、b、cではないことはわかるが、さすがに名前がdだとは予測できなかったことでしょう。
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その程度のことです。
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このアナロジーから、転移学習することによって誤認率を下げられることが示唆されます。
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