回答編集履歴
3
test
CHANGED
|
@@ -24,7 +24,7 @@
|
|
|
24
24
|
これは、元データが以下のように9割が猫、1割が犬のデータであっても、同じです。
|
|
25
25
|
猫猫猫猫猫猫猫猫猫犬
|
|
26
26
|
|
|
27
|
-
p(犬) = 0.9であれば、**犬の画像を処理したら9割は犬だと言い張る判別装置
|
|
27
|
+
p(犬) = 0.9であれば、**元のデータセットにおける犬画像の比率が何であれ**、犬の画像を処理したら9割は犬だと言い張る判別装置、という意味です。
|
|
28
28
|
|
|
29
29
|
|
|
30
30
|
|
2
test
CHANGED
|
@@ -17,8 +17,8 @@
|
|
|
17
17
|
> 入力画像の確率とは、たとえば犬の画像が10回に1回の確率で来るとしたら、
|
|
18
18
|
> p(x=犬) = 0.1
|
|
19
19
|
> となり、それを最大化することでなぜ学習となるのでしょうか？
|
|
20
|
-
p(犬) = 0.1であれば、犬の画像を処理
|
|
20
|
+
p(犬) = 0.1であれば、**犬の画像を処理た時に**、１０％しか犬だと判定しません。
|
|
21
|
-
p(犬) = 0.9であれば、犬の画像を処理
|
|
21
|
+
p(犬) = 0.9であれば、**犬の画像を処理た時に**、９０％は犬だと判定します。
|
|
22
22
|
p(x)を最大化するということは、**正しく判別するための基準を学ばせる**ということになります。
|
|
23
23
|
|
|
24
24
|
これは、元データが以下のように9割が猫、1割が犬のデータであっても、同じです。
|
1
test
CHANGED
|
@@ -19,12 +19,12 @@
|
|
|
19
19
|
> となり、それを最大化することでなぜ学習となるのでしょうか？
|
|
20
20
|
p(犬) = 0.1であれば、犬の画像を処理しても１０％しか犬だと判定しません。
|
|
21
21
|
p(犬) = 0.9であれば、犬の画像を処理したら９０％は犬だと判定します。
|
|
22
|
-
p(x)を最大化するということは、正しく判別
|
|
22
|
+
p(x)を最大化するということは、**正しく判別するための基準を学ばせる**ということになります。
|
|
23
23
|
|
|
24
24
|
これは、元データが以下のように9割が猫、1割が犬のデータであっても、同じです。
|
|
25
25
|
猫猫猫猫猫猫猫猫猫犬
|
|
26
26
|
|
|
27
|
-
p(犬) = 0.9であれば、犬の画像を処理したら9割は犬だと言い張る判別装置、という意味です。
|
|
27
|
+
p(犬) = 0.9であれば、**犬の画像を処理したら9割は犬だと言い張る判別装置**、という意味です。
|
|
28
28
|
|
|
29
29
|
|
|
30
30
|
|