14 MNIST 숫자 인식 작업의 "순환 불변"버전이라는 용어를 보았습니다. 무슨 뜻인가요? machine-learning neural-networks terminology conv-neural-network definition — RockTheStar 소스
17 이 맥락에서 이것은 모델이 피처 간의 공간 관계를 가정하지 않는다는 사실을 나타냅니다. 예를 들어 다층 퍼셉트론의 경우 픽셀을 퍼 뮤트 할 수 있으며 성능은 동일합니다. 이웃 관계를 가정하는 컨볼 루션 네트워크의 경우에는 해당되지 않습니다. — 바이엘 소스 1 예, 그것은 혼란스러운 부분입니다. 숫자를 분류 할 때 공간적 관계가 있어야합니까? — RockTheStar 1 MNIST는 신경망에서 벤치 마크 (또는 온 전성 검사)로 널리 사용됩니다. 변이 불변 MNIST에서 순열에 대해 1 % 미만의 오차가 발생할 수 있다면 문제가있는 것입니다. — bayerj 1 예, 숫자로 공간적인 관계가 없습니까? 숫자 픽셀을 바꾸면 픽셀 순서가 변경되어 본질적으로 성능에 영향을 미칩니다! — RockTheStar 1 모델이 그렇게 가정하는 경우에만. mlps는 그렇지 않습니다. 이것이 mnist에서 convnet을 mlp와 비교하는 것이 다소 불공평 한 이유입니다. — bayerj 1 내가 참조! 따라서 mnist 데이터 세트에서 mlps가 더 나은 성능을 보입니까? — RockTheStar
6 에프fx = ( x1, … , x엔)x=(x1,…,xn)에프f엑스xn = 3n=3에프( ( x1, x2, x삼) ) = f( ( x2, x1, x삼) ) = f( ( x삼, x1, x2) )f((x1,x2,x3))=f((x2,x1,x3))=f((x3,x1,x2)) — 크 제틸 비 할보 르센 소스 1 기계 학습에서 학습 알고리즘 은 종종 순열이 변하지 않지만 반환되는 함수는 그렇지 않기 때문에이 대답은 약간 오도 합니다. — bayerj @ bayerj : 흥미로운 정보이지만 , 그것이 내가 잘못 정의한 정의를 만드는 것을 볼 수는 없습니다 . 정확한 정의이지만이 맥락에서 완전한 대답은 아닙니다. — kjetil b halvorsen 당신 말이 맞습니다. 정의가 정확합니다. 그러나 당신이 그것을 기록하는 방식에는 적용되지 않습니다. OP가 요구 한 순열 불변량 MNIST와 관련하여 기록한 형식의 기능은 발생하지 않습니다. — bayerj