AI さんが「知らない」あまり言わない理由を思いついたのでAI さんに検討してもらった

分類器の未知のクラス

box headroom
分類器のニューラルネットワークの質問です。学習時に 分類a b c の3つを学習させました。入力がこれに当てはまらない分類であるかどうかの判別はどうしたらよいですか？ただし、「abc 以外」という分類は作らないものとします

学習時に「abc以外」の分類を作らなかった場合、入力が「abc以外」の場合にどのように分類されるかは保証されていません。この場合、分類器は入力がどのクラスにも当てはまらないと予測するかもしれませんが、それが正確な予測かどうかはわかりません。

この問題を解決するために、いくつかの方法があります。例えば、学習時に「abc以外」のクラスを追加して、このクラスに属するデータを収集してから再度学習することが考えられます。または、未知のクラスを検出するための異常検知モデルを使用することもできます。異常検知モデルは、訓練データに含まれていないクラスのデータを検出するために使用される一般的な手法です。これらの手法を使用することで、分類器は「abc以外」のデータに対しても正確な予測を行うことができます。

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