질문:
나는 지상 진실에 대한 검증이 불가능할 때 사람들이 알고리즘 매개 변수를 설정하는 방법에 대해 논의하고 싶습니다 (지상 진리를 얻을 수 없거나 얻기가 매우 어렵거나 지루하기 때문에).
나는 수많은 논문을 읽었고 기본 알고리즘을 구현했다. 여기서 파라미터 세트는 "임시적으로"설정되었다고한다. 그리고 종종 알고리즘의 일반성에 영향을 미치는 것들이다. 이 방법의 기본 이론은 우아하고 유혹적이며 건전합니다.
당신의 생각을 공유 할 수 있다면 고맙겠습니다. 그리고이 질문에 대한 옳고 그른 대답은 없습니다. 다른 사람들이이 문제를 어떻게 처리하는지 알고 싶습니다.
배경 / 질문 소스 :
나는 이미지 분석, 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 분야에서 일하는 컴퓨터 과학자 이며이 알고리즘은 새로운 알고리즘을 설계 할 때 마다이 딜레마 시간에 직면하여 다시 한 번 생각했습니다. 매개 변수를 조정하는 데 상당한 시간을 소비했습니다.
또한, 여기 내 질문은 계산 알고리즘이 많이 관여하는 모든 영역에 대해 더 일반적이며 모든 관련 영역의 사람들의 생각을 초대하고 싶습니다.
나는 당신에게 구체적인 예를 드리고 싶었습니다.
--- 특징 검출의 경우를 생각해 보자 (원형 얼룩 또는 두드러진 점이라고하자). 다른 스케일 (스케일 파라미터)에서 일부 필터 (필요한 파라미터)를 실행하고 응답 임계 값 (임계 값 파라미터)을 추정 할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 시나리오에서 검증 할 근거를 파악하여 매개 변수를 자동으로 조정할 수는 없습니다.
--- 많은 신호 처리 구성 요소를 포함하는 모든 계산 프레임 워크를 사용하십시오. 조정할 매개 변수가 항상 있으며 일반적으로 근거가 없으며 데이터 집합의 작은 임의의 하위 집합에서 주관적으로 조정하면 언젠가 일반화되지 않는 경우가 발생합니다.
이 매개 변수 악마는 알고리즘의 일부 중간 단계에 대한 매개 변수를 설정할 때 더 문제가됩니다.
그리고 종종 파생 변수를 사용할 수있는 표준 함수를 사용하여 좋은 값을 찾기 위해 목적 함수를 사용하는 최적화 문제로 이러한 매개 변수에 대한 좋은 값을 찾는 문제를 캐스트 할 수 없다는 것을 알았습니다.
또한 많은 시나리오에서 최종 사용자에게 이러한 매개 변수를 노출하는 것은 옵션이 아닙니다. 비 계산적 최종 사용자 (생물 학자, 의사를 말하게 함)를위한 응용 프로그램 / 소프트웨어를 개발하기 때문에 조정을 요청하면 일반적으로 우둔합니다. (직물 크기와 같은) 매우 직관적이지 않은 한.
당신의 생각을 공유하십시오.
I want to kick up a discussion ...은 실제로 요청한 내용이 * .SE 형식에 적합하지 않다는 것을 나타냅니다.