Kaip veikia ši simuliacija?
Programa neanalizuoja pačių pikselių – ji naudoja iš anksto priskirtus rūšies, aplinkos ir ausų formos duomenis. Simuliacijoje programa lygina dvi paruoštas taisykles ir pasirenka tą, kuri padaro mažiausiai klaidų mokymo rinkinyje.
Lygiųjų taisyklė: Pradiniuose pavyzdžiuose abi taisyklės (aplinka ir ausys) veikia be klaidų. Tokiais atvejais algoritmuose įprasta turėti nustatytą taisyklę lygiosioms išspręsti – šioje programoje iš anksto nustatyta lygiųjų atveju rinktis aplinkos taisyklę.
Dėl antkaklio: Šioje simuliacijoje antkaklis nėra vertinamas – programa lygina tik aplinkos ir ausų formos taisykles. Tikrame neuroniniame tinkle toks ryškus elementas galėtų tapti nenumatytu klaidinančiu požymiu.
Diskusijos klausimai klasei
- Kodėl modelis pirmame etape pasiekė 100 %, bet antrame suklupo?
- Ar daugiau panašių pavyzdžių visada padeda modeliui mokytis geriau?
- Kas galėtų nutikti, jei DI mokytume atpažinti obuolius ir kriaušes, bet visuose mokymo paveikslėliuose obuoliai būtų ant baltos lėkštės, o kriaušės – ant mėlynos?