CIFAR-10で「天然物か人工物かどうか」のフラグを入れて分類すると精度が上がるか？ - Qiita

前回のランドマーク検出で、「実は損失関数を改造すると収束が速くなる、良くなることがある」というのを確認できました。今回はそれを分類問題にも適用してうまくいくのかどうかを軽く検証します。 結果だけ読みたい方は「結果」のとこまで飛んでくださいね。結論から言うと上がります。 訓練時にはラベルが何かだなんて一切教えていない ここにCIFAR-10の画像一覧があります。CIFAR-10の公式サイトからです。 人間がこれを見ると、1番目は飛行機で2番目は自動車で3番目は猫で…と、クラスごとに飛行機、自動車といったラベル名が対応付けられているように見えます。しかしこんなの訓練時には一切教えていないんですよね。だから、機械学習やディープラーニングでラベルと呼んでいるものは、あくまで「なんかそれっぽい区分けが10個あって、これとこれとこの画像は1番目の区分け、この画像は2番目の区分けに行くように最適化しなさ

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「いきもの」と「機械」みたいなおおまかな分類分け情報も与えてやるようにしただけでも認識結果良くなったということ。他にも例えば顔と全身とか背景が空とかみたいなフラグの入れてもいいか？