NN學習係咪可以唔需要big data?

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?

本帖最後由 samiux 於 2019-4-4 05:44 編輯
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)

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本帖最後由 lionfish 於 2019-4-4 10:49 編輯

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。

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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..

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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)

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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。

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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

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