貓的任意數據集檢測Google的深度學習工作？

Question

我決定是否想學習深度學習。你能幫助一個愚蠢的問題？在谷歌的工作中，我收集到他們的ANN無監督地學習了一個貓臉特徵最好的「貓臉特徵」。訓練是否設置了絕對隨機的YouTube框架，或者它們是否都帶有貓咪的youtube框架？這很有趣。謝謝！

Answer 1

是的，訓練集是來自YouTube的隨機幀，每個視頻一個，不受任何特定搜索的影響。這個樣本是隨機的，它恰好如此，如果你想對youtube幀進行編碼，你需要一個人臉檢測器/編碼器和一個貓臉編碼器。

Answer 2

他們的ANN是一個分類器，它回答了「這個框架是否包含貓臉？」的問題。與任何其他分類器一樣，它需要一個用於無監督學習的訓練數據集，它有點平衡。但是，採用隨機Youtube框架可能會給你一個非常傾斜的數據集（太多負面樣本）。爲了獲得更均衡的訓練集，他們可能會使用視頻標題中的關鍵字或手動選擇視頻來獲取更多正面樣本和更少的負面樣本。

Answer 3

從我所瞭解的情況來看，深度夢網絡在貓的照片上的訓練遠遠超過其他任何東西。貓面臨的後果性偏見源自「過度擬合」，這是神經網絡常見的問題。過度配合發生在網絡權重過度修改和特定時。從某種意義上說，網絡對訓練數據進行分類太好，因此難以推廣到新的輸入。