Избегайте давать прогнозы для ввода, который не обучен с использованием CNN

Question

Я обучил 5 различным жестам рук с помощью CNN. Они хорошо работают и дают верный прогноз. Однако, когда я делаю жест руки, отличный от этих 5 обученных жестов, система все равно классифицирует этот жест как один из обученных жестов. Это означает, что приведенный результат неверен, поскольку нельзя предугадывать жест руки. Как мне решить эту проблему?

Я сделал несколько случайных снимков и классифицировал их как «ничего», а затем обучил их жестам рук, чтобы уменьшить ложное обнаружение. Но на самом деле это не очень помогает.

Тогда я думаю, может быть, можно использовать оценку вероятности, чтобы ограничить предсказание, например, предсказание, данное только, если вероятность больше 70%. Но это не работает, так как жест без обучения всегда получает 100%.

Answer 1

Что произошло, вы ожидали, когда вы дали своей модели новый жест? Вы научили его различать жесты рук на один из пяти классов, и у вас есть шестой класс, ничего , который состоит из изображений без руки. Внесение поправок в мой комментарий выше (плохой подсчет), теперь вы представляете его с изображением, которое не соответствует любому из этих шести классов в соответствии с вашим функциональным определением.

У вас есть проблема что вы не создали жизнеспособный обучающий набор. Что-то с рукой будет соответствовать первым пяти классам гораздо больше, чем класс «ничего», который вы, вероятно, обучили понятию «без руки». Таким образом, вы получаете лучшее совпадение, в котором есть рука, благодаря множеству точек сходства и очень небольшому количеству различий: что общего у жестов «поднятый вверх палец» со «случайными» фотографиями, которые вы предоставили?

С точки зрения теории информации, модель no , вероятно, научится различать, которое вы хотите от предоставленных обучающих изображений. Если вы хотите, чтобы ваша модель выучила жесты рук и отличила их от других положений рук, вы должны обучить ее соответствующим образом. Слабая концепция «другого», как вы уже поняли, не сработает.

Вам нужно будет использовать обучающий набор, который включает желаемую информацию: по крайней мере 10% набора будут должны быть позиции рук, которые являются изображениями «ничего». Вам может понадобиться более 10%, возможно, даже больше, чем любому другому классу. Возможно, вам потребуется обновить топологию. Эксперимент - это обычный метод разработки моделей.