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例えば工場の機械でもミスは一定割合で起きるが そのミスをカバーするように人が配置されたり、他の機械が存在したりする 100個中ミス1個なら、信頼度は99％ということになる だから...
ディープラーニング以前のニューラルネットワークで、 しばしば根拠が無いゆえの過剰フィッティングが問題になったという事情があるからじゃないかなぁ。
ん？ サンプルデータに大して過学習した結果、実用フェーズで精度が悪くなったってこと？ だから判断根拠を明確にして過学習していないかチェックするみたいな？ 精度向上に大...
道理や筋を通すことを重んじるのはヤクザ
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