Каким образом производительность данной модели cnn зависит от количества классов в таких задачах, как классификация, сегментация обнаружения объектов?
Например, mobilenet v2 дает точность около 90% при выполнении задачи классификации с использованием PASCAL VOC;Теперь, если мы обучаем одну и ту же сеть всего двумя классами (скажем, человек и собака), как это повлияет на точность, скорость и размер модели (скажем, с использованием тензорного потока). Также как это будет иметь место в задачах, таких как обнаружение объектов и семантическая сегментация (особенно)?
Можем ли мы сделать сеть меньше, чтобы учиться на меньшем наборе данных (2 класса), чтобы достичь одинаковой или лучшей точности и скорости?