質問: OpenCVで検出器を作成するときによく 「ポジティブ画像は7000枚、ネガティブ画像は3000枚あるとよい」 という文を見るのですが、この数字の根拠はどこからきているのでしょうか? 私が見たサイトでは決まり文句のようにこれは書くけどあまり触れないような ところが多かったので
回答: 2015年の記事ですが以下のようなものを見てみました。 ディープラーニングと画像認識 「4.3 残された課題」に「畳込みネットは,工学的な方法として優れているだけでなく・・・その一方で,なぜ畳込みネットがそれほど高い性能を示すのか(≒生物はなぜそんな仕組みを採用したのか)は,実はよくわかっていない.なぜ畳込みとプーリングが必要なのか,それを多層化して何度も繰り返すことにどういう意味があるのか,畳込みネットは入力画像の何を「見ている」のか,等疑問はつきない」とあります。また他の章には「学習サンプルをX枚与えるとほぼ誤差が収束した」という事例が載っていますがその枚数がなぜX枚かの理論は記載がありません。こうしたことに理論的アプローチを試みる研究もあるようですが。 上記をみると「学習サンプル数は理論的にはじきだされた数字ではなく経験則」と読めました。単なる素人が斜め読みしただけですので間違いあったらご容赦ください。