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【CONCLUSION】参考させていただきます。
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即ち、自分の中に『意味のあるDNN学習』と『意味のないDNN学習』という概念が生まれました。
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例えば、痴漢の写真と非痴漢の写真をたくさんCNN・DNNに学習させても**「現実的な意味がない」**という事です。
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何故ならば、訓練に使われて**いない**人の写真をテストする時、その推定結果は何であれ、現実的な意味を持たないだから(これでテストされる人が本当に痴漢であるかどうかは判断できない)です。
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ところが、たくさんの美人の写真とブスの写真をCNN・DNNに学習させてから、学習写真にない新しい写真をテストする時に、CNN・DNNの判定結果(美人か、ブスか)は**けっこう信用度高い**と思います。
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なので、野菜・果物の分類問題にしても、奇数・偶数の問題にしても、やはり、先にビジュアル特徴によってそのobjectの正体を断定してから、**ビジュアル以外のロジック**で分類するのは**論理的に妥当**だと思います。
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このDNN学習に関する議論について、
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このDNN学習に関する議論について、非常に重要な問題に気付きました。
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即ち、自分の中に『意味のあるDNN学習』と『意味のないDNN学習』という概念が生まれました。
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例えば、痴漢の写真と非痴漢の写真をたくさんCNN・DNNに学習させても**「現実的な意味がない」**という事です。
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何故ならば、訓練に使われて**いない**人の写真をテストする時、その推定結果は何であれ、現実的な意味を持たないだから(これでテストされる人が本当に痴漢であるかどうかは判断できない)です。
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つまり方法論について、DNNの応用形態に留意しなければなりません。
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例えば、痴漢の写真と非痴漢の写真をたくさんCNN・DNNに学習させても**「現実的な意味がない」**という事になります。
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例えば、痴漢の写真と非痴漢の写真をたくさんCNN・DNNに学習させても**「現実的な意味がない」**という事
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例えば、痴漢の写真と非痴漢の写真をたくさんCNN・DNNに学習させても**「現実的な意味がない」**という事になります。
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何故ならば、訓練に使われて**いない**人の写真をテストする時、その推定結果は
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何故ならば、訓練に使われて**いない**人の写真をテストする時、その推定結果は何であれ、現実的な意味を持たないだから(これでテストされる人が本当に痴漢であるかどうかは判断できない！)です。
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ところが、たくさんの美人の写真とブスの写真をCNN・DNNに学習させて、
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ところが、たくさんの美人の写真とブスの写真をCNN・DNNに学習させてから、学習写真にない新しい写真でテストする時に、CNN・DNNの判定結果(美人か、ブスか)はけっこう信用度高いと思います。
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なので、野菜・果物の分類問題にしても、奇数・偶数の問題にしても、やはり、先にビジュアル特徴によってそのobjectの正体を断定してから、**ビジュアル以外のロジック**で分類するのは**論理的に妥当**だと思います。
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