NN學習係咪可以唔需要big data?

3ldk

我有個同事負責搞tensorflow的
但無論我定佢, 都只係一知半解, 無乜基礎, 都只係拎現成demo修修改改
不過佢係落手做果個, 可能會好過我少少

而家佢拎左幾百張相片做training data, 佢同我講data唔洗多, 就算每次train都係用返同一set data, 只要將step提高, 結果就會越黎越準確

但我原先理解既係, 一定要餵大量data先會準確, 但而家係佢落手做, 佢熟過我, 我唔敢講D乜, 究竟佢講既係岩定錯?

samiux

我有個同事負責搞tensorflow的
但無論我定佢, 都只係一知半解, 無乜基礎, 都只係拎現成demo修修改改
不過佢 ...
3ldk 發表於 2019-4-4 02:35

要視乎個神經網絡是做些甚麼，不同場景有不同要求。首先，如果不是大項目，訓練數據大概在數千到數百以內。

我有一個人工智能軟件，但不是用 Tensorflow。

via HKEPC IR Pro 3.5.2 - Android(3.2.0)

lionfish

我唔多識，但相片 PIXEL 多，即是 FEATURE 多，幾百張冇乜用。就算最常見嘅例子 MINST，都萬萬聲。

ijeffrey

就算個step 再高, 遇到一D 冇出現過既CASE都係predict 唔到個rsult. 更係越多DATA 越好..

hihihi123hk

我有個同事負責搞tensorflow的
但無論我定佢, 都只係一知半解, 無乜基礎, 都只係拎現成demo修修改改
不過佢 ...
3ldk 發表於 2019-4-4 02:35

咁要睇返你 input data 同 trained set 嘅 deviation 有幾大

如果 input data 本身就係 structured format 咁緊係冇問題

圖片的話，網上好多 trained brain 可以作為起手之用，已經認到好多野

via HKEPC IR Pro 3.5.1 - iOS(2.4.1)

carltsang125

回覆 1# 3ldk

如果成個model由頭到尾train，的確要幾百萬張相。
但一般都會transfer learning，即用人地用幾百萬張相train 好左ge model，自己小改，甘就對data數量要求細好多。

3ldk

https://github.com/tensorflow/mo ... ection_model_zoo.md

我做緊既係object detection, 還是叫classification, 其實唔係好確定係做緊邊種, 但而家改緊果個demo的folder係叫object_detection, 咁我諗應該係object detection吧?

我的確係拎人地個model去train, 用緊zoo依個model, 佢話係用COCO dataset, 而我要認既, 係海洋生物
再睇返coco dataset個網站, 好似係無海洋生物的, 所以本身train左既data, 相信對我無影響
http://cocodataset.org/#explore

禁止進入

data唔多 好易overfitting wo?

gakko

數據愈少 F1咪愈差 個模型就唔可信