훈련 된 신경 네트워크를 확인하는 방법

Question

나는 googles 딥 슬립에 대해 조금 씁니다. 심층 학습 네트워크를 통해 확인할 수 있습니다. research blog google 예고편을 아령으로 봅니다.
예에서 네트워크는 아령을 인식하도록 훈련되었습니다. 그런 다음 딥 슬림을 사용하여 네트워크가 무엇을 배웠는지 확인하고 그 결과 네트워크가 제대로 훈련되지 않았는지 확인합니다. 왜냐하면 그것은 덤벨과 팔을 덤벨로 인식하기 때문입니다.

제 질문은 실제로 네트워크를 어떻게 점검할까요? 딥 슬림이나 어떤 다른 방법으로?

최저 인사 일반적으로 기계

Answer 1

당신이 훈련 과정 (테스트 설정)에서 사용하지 않은 데이터 집합에 배운 네트워크를 확인 학습. 따라서이 경우 모델을 훈련하는 데 사용 된 아령과 아령이있는 일련의 예제뿐만 아니라 교육 과정에서 볼 수 없었던 세트 (아령과 아령도 포함)가 있습니다.

모델을 가지고있을 때 보류 된 레이블의 레이블을 예측하게합니다. 그런 다음 실제와 이러한 예측 레이블을 비교 :

• 제대로 아령을 예측할 때마다, 당신이 경우
• 가 제대로 아령의 부재를 예측, 진정한 긍정적의 양을 증가하면 증가 사실 네거티브는 아령을 예측하지만, 하나 오판이 더 아령을 예상하지 않는 경우 마지막으로
• 의 양을 증가하지 않아야하지만 하나가
• 의 양, 당신은 오판
을의 양을 증가

이 4 가지를 기반으로 F1 성능이나 정확도와 같은 측정 값을 계산하여 모델의 성능을 계산할 수 있습니다. (다음 위키를 보시오 : https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score)