Alez

Smorodov, т.е. я если я правильно вас понял, то для первичного обучения мне можно использовать датасет вообще не по моей тематике. Грубо говоря, если доска будет ориентирована на животных, я могу обучать ее на зданиях/машинах/предметах и т.д. Чем больше я ее обучаю на первичном класстеризаторе, тем четче она будет понимать разницу между объектами ? Так ? Просто если идея выйдет на этап реализации, вероятнее всего на старте у меня будет очень мало данных для обучения, для примера пусть это будет по 100 фотографий на каждую из конечных категорий. Прекрасно понимаю, что чем больше данных, тем точнее сеть понимает, что я ей показываю. Как быть в этом случае ? Имеет ли смысл задействовать другие готовые не тематические сеты для тренировки ? Вы написали про COCO. Что будет, если к нему добавить датесет Fashion MNIST и др ? Поможет ли это улучшить зрение сети или лишь раздует ее не нужными данными и не даст никакого практического результата в конечном счете ?

Приветствую. Задача пока теоретическая, без четкого понимания теории не вижу смысла в практике Допустим у нас есть абстрактная доска объявления (а-ля авито/юла). Каждый раздел имеет свои подразделы. Нейросеть выступает в роли кластеризатора, которая по фотографии определяет, что это за объект, переносит его в соответствующий раздел/подраздел. Далее начинает его изучать более досконально, перенося уже в более "узкие подразделы" и определять ключевые параметры. Грубо говоря: 1. Отправляю фотографию телефона, нейронка определяет, что это смартфон, переносит его в соответствующий раздел, а дальше пытается понять, что за производитель, модель, цвет и т.д. 2. Отправляю фото цветка, переносит в раздел растения, понимает, комнатное или нет, цвет бутонов. 3. Отправляю фото котэ, переносить в животные -> кошки, определяет породу и цвет окраса, и т.д. Объясните пожалуйста: 1. Как для такой глубокой кластеризации на старте обучать сеть. Начинать с верхнего уровня и углубляться все глубже и глубже или как ? 2. Нужно ли сразу дробление по цветам или для начала сеть должна понимать объект, а цвет определить не так уж и сложно ? 3. Все загружаемые фотографии могут расширять исходный датасет и участвовать параллельно в обучении сети или потребуется ее переобучать, когда наберется критическая масса новых изображений? Благодарю за ответы. Надеюсь мои вопросы не слишком дебильные )