Я смотрел видео, которое немного рассказывает об обучении подкреплению, и я узнал, что если робот делает неправильное движение, то они обучают сеть с отрицательной скоростью обучения.От этого метода что-то пришло мне в голову.
Мой вопрос таков: «Могу ли я использовать данные с неверным выводом для обучения нейронной сети?».
Чтобы проиллюстрировать метод, яЯ буду использовать проект отслеживания глаз, над которым я сейчас работаю.В моем проекте есть фотографии и точки, которые соответствуют местам, которые я смотрю на эту фотографию.Это как сетка (9, 16).Если я смотрю на середину экрана, это означает, что вывод (4, 7,5).если я смотрю влево вверх по экрану, это означает (0,0).Обычно для фотографии, которую я смотрю посередине, мы используем эту фотографию в качестве входных данных и (4, 7,5) в качестве выходных данных для обучения сети, используя положительную скорость обучения.Теперь позвольте мне перефразировать вопрос.Могу ли я обучить модель, дающую фотографию, которую я смотрю посередине в качестве входной информации и (0,0) в качестве выходной (метки), используя отрицательную скорость обучения?
Спасибо, если я допустил ошибку в отношенииправила stackoverflow, мне очень жаль.Я буду ждать ваших ценных ответов.