정확도

Question

나는 알고 싶어하지 않을 것이다 :

우리는 올바른 분류를 나타내는 정확도를 계산하기 위해 여러 가지 복잡한 계산을 수행 할 수있는 특정 모델을 고려하는 경우 큰 이미지 데이터베이스 입력의 비율. 참고 : 모든 이미지의 크기는 300 x 200 픽셀입니다. 이 모델은 이들 조정할 이미지 데이터베이스를 사용하여 계산되도록

• FIRST

  회전 된 이미지 크기는 180 X 180까지 감소된다.

• 은 둘째

  회전 된 이미지 크기는 120 X 120로 감소되기 때문에,이 모델은 이들 조정할 이미지 데이터베이스를 사용하여 계산된다.

이 경우 이미지 크기가 커지면 정확도가 향상됩니까? (시간 복잡도가 증가하는지 확인하십시오)

그리고 이미지의 크기가 줄어들면 (두 번째 점 : : 180x180에서 120x120까지와 같이) 정확도가 감소합니까? (하지만 시간 복잡성이 줄어들 것이라고 확신 함).

귀하의 의견과 간단한 설명이 필요합니다. 어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다!

Answer 1

대답은 "다릅니다"입니다. 그것은 당신이 해결하려고하는 특정 문제에 달려 있습니다. 이미지에 얼굴이 포함되어 있는지 여부를 결정하기 위해 분류자를 훈련하는 경우 이미지의 크기를 상당히 줄이면서 벗어날 수 있습니다. 32x32는 얼굴 감지기에서 사용되는 일반적인 크기입니다. 다른 한편, 당신이 누구의 얼굴인지 결정하려고한다면, 아마도 가장 높은 해상도의 이미지가 필요할 것입니다.

이렇게하면 이미지의 크기를 줄이면 고주파 정보가 제거됩니다. 더 많이 제거할수록 표현의 구체성이 떨어집니다. 이미지 크기가 감소하면 위음성이 감소하고 위양성 (false positive)이 증가 할 것으로 예상되지만, 이는 다시 분류 할 때 어떤 종류의 카테고리를 사용 하느냐에 달려 있습니다. 특정 문제에 대해서는 최대 정확도를 나타내는 이미지 크기 인 "스위트 스폿 (sweet spot)"이있을 수 있습니다.