Deep Learningの気持ちになって考えてみる - kivantium活動日記

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john_a_dreams 友利以外の画像をどれだけ食わせましたかというだけの話な気が。学習させた世界でしか判別できないんだから。

2015/09/08 リンク

stealthinu 人為的な構成のないフラットなネットワークだと単に集積になり抽象化がされにくいのでは。浅い層ではエッジや移動回転が抽出されやすい構成を最初から作っておいていいと思う。生物だってそうなんだし。

2015/09/08 リンク

fromdusktildawn AIの性能は、そのAIに食わせたデータの質に大きく依存する。人間だってそうでしょ？良い教師、良い友人、良い参考書に恵まれた子は頭が良くなる。だから、アルゴリズムだけでなく、データの質もチューニングしよう。

2015/09/08 リンク

caq たぶん発想としては逆で、ちょっとリッチなドット絵を2000枚読ませると精度よく分別できてることの方が驚きで、明らかに顔以外は前処理で弾くべきなんだろうな、と。もう物量力押しで人間以上の精度出てそうだね。

2015/09/08 リンク

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Deep Learningの気持ちになって考えてみる - kivantium活動日記

前回の記事で友利奈緒判定botを作ったのを紹介したところ、いろんな人から試してもらうことができました... 前回の記事で友利奈緒判定botを作ったのを紹介したところ、いろんな人から試してもらうことができました。集計したところ正解率としては90%程度を出していました。この前集計した時の混同行列はこんな感じでした。最近投稿数が増えすぎて集計したくないです……。しかし、第4世代のネットワークになっても「さすがにこれはないだろう」というような間違いを続けています。 .@dolicas_ 友利奈緒です(72%) pic.twitter.com/U9l93GVgIS— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) 2015, 9月 5 .@DEGwer3456 友利奈緒です(99%) pic.twitter.com/8Yum498g4E— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) September 6, 2015 Deep Learningは性能がいいということで最近もてはやされていますが、こ

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