回答編集履歴
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@@ -1,4 +1,4 @@
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> 異常データ（正常フレームと異常フレームが混在）の学習について、正常フレームを誤って異常として学習させている可能性
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> 異常データ（正常フレームと異常フレームが混在）の学習について、何分割かに分けて学習させる場合、正常フレームを誤って異常として学習させている可能性
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はい，Self-Attention関係なく**データセットの性質**として，正常フレームでもある程度異常フレームとして用意することを許容しているので，この可能性は否定できません．
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> 異常データ（正常フレームと異常フレームが混在）の学習について、正常フレームを誤って異常として学習させている可能性
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はい，Self-Attention関係なくデータセットの性質として，正常フレームでもある程度異常フレームとして用意することを許容しているので，この可能性は否定できません．
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はい，Self-Attention関係なく**データセットの性質**として，正常フレームでもある程度異常フレームとして用意することを許容しているので，この可能性は否定できません．
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> その場合の解決策は
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> その場合の解決策は
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今使っている弱いデータセットを改変するなりして強いデータセットで学習できるよう努力してください．アノテーションほど時間がかかるタスクはありませんから，何時間かかろうと何百時間かかろうと気にすることではありません．
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今使っている弱いデータセットを改変するなりして強いデータセットで学習できるよう努力してください．アノテーションほど時間がかかるタスクはありませんから，ラベル付けに何時間かかろうと何百時間かかろうと気にすることではありません．
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したがって，正しくラベル付けされたデータセットほど価値があり，実際は作った人/組織の資産になり外に出ません．これが嫌で弱いデータセットで学習することを許容しているのが参考コードであるはずです．
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> その場合の解決策は
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今使っている弱いデータセットを改変するなりして強いデータセット
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今使っている弱いデータセットを改変するなりして強いデータセットで学習できるよう努力してください．アノテーションほど時間がかかるタスクはありませんから，何時間かかろうと何百時間かかろうと気にすることではありません．
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したがって，正しくラベル付けされたデータセットほど価値があり，実際は作った人/組織の資産になり外に出ません．これが嫌で弱いデータセットで学習することを許容しているのが参考コードであるはずです．
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@@ -4,7 +4,9 @@
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> その場合の解決策は
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今使っている弱いデータセットを改変するなりして強いデータセットになるよう努力してください．アノテーションほど時間がかかるタスクはありませんから，何時間かかろうと何百時間かかろうと気にすることではありません．
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今使っている弱いデータセットを改変するなりして強いデータセットになるよう努力してください．アノテーションほど時間がかかるタスクはありませんから，何時間かかろうと何百時間かかろうと気にすることではありません．
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したがって，正しくラベル付けされたデータセットほど価値があり，実際は作った人/組織の資産になり外に出ません．これが嫌で弱いデータセットで学習することを許容しているのが参考コードであるはずです．
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> 損失の算出方法
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> その場合の解決策は
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弱いデータセット
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今使っている弱いデータセットを改変するなりして強いデータセットになるよう努力してください．アノテーションほど時間がかかるタスクはありませんから，何時間かかろうと何百時間かかろうと気にすることではありません．これが嫌で弱いデータセットで学習することを許容しているのが現状です．
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> 損失の算出方法
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> フレーム画像に0, 1の値を持たせて0に近ければ正常、1に近ければ異常としている
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そのように学習するようなコードで間違い
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そのように学習するようなコードで間違いなさそうです．
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