PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие. Борис Злотин

иногда неустойчиво – существуют известные примеры, когда изменения одного пикселя в имидже оказалось достаточным, чтобы его распознавание изменилось. Это значит, что распознавание в классических сетях сильно зависит от случайных шумов.

      В PANN ситуация иная – величина коэффициента сходства очень четко показывает, насколько существенна разница между имиджами. Разница сходства в одну сотую при формате 32 × 32 пикселя соответствует примерно изменению 10 пикселей. И этого уже достаточно для того, чтобы уверенно отличать имиджи друг от друга. А разница в одну десятую говорит уже о вполне серьезном различии и высокой устойчивости распознавания, малой зависимости распознавания от шумов.

      В отличие от классических нейронных сетей, сети PANN позволяют резко повысить качество распознавания за счет:

      • статистической обработки распознавания по классам и по имиджам;

      • совмещения распознавания по классам и распознавания непосредственно по имиджам. Причем совмещенное распознавание по классам и по имиджам позволяет решить одну из самых неприятных проблем, ограничивающих применение нейронных сетей в медицине и ряде других приложений – проблему прозрачности и объяснимости результатов работы сети. Подробнее мы расскажем об этом в разделе «4.6. Распознавание сетью PANN».

      2.4.3. Оценка достоверности и точности распознавания

      Достоверность и точность распознавания имиджей нейронными сетями крайне важны для их использования.

      Точность и надежность распознавания классической нейронной сети определяется путем тестирование нескольких десятков, сотен или тысяч имиджей и подсчета числа правильных и неправильных распознаваний. Это очень спорный тест. Из-за непрозрачности работы классических сетей распознавание сильно зависит от случайных особенностей обучения:

      • иногда результаты обучения плохо воспроизводятся, одна и та же сеть, обученная на одних и тех же имиджах, в одних случаях будет распознавать лучше, в других хуже;

      • нет способов адекватной оценки точности и надежности распознавания по каждому из имиджей;

      • влияние отбора тестовых имиджей. Иногда их подбирают специально для обеспечения нужного результата.

      Распознавание сетью PANN оценивается по числовому коэффициенту сходства рассматриваемого имиджа:

      1. С любым набором загруженных в сеть отдельных имиджей.

      2. Со всеми классами, которым обучена данная сеть.

      При этом и классы, и отдельные имиджи ранжируются по степени сходства, что позволяет точно оценить величину различий между всеми сравниваемыми классами и тем самым оценить точность и надежность распознавания.

      Безусловно, возможно формально (с точки зрения машины) правильное, но не устраивающее нас распознавание. Даже люди нередко распознают других людей не по главным, а по второстепенным признакам. Например, оценивая сходство не по чертам лица, а по одежде. Бывает, что при распознавании человеческих лиц особенности освещения оказываются более весомыми, чем черты лица.

      Но проблемы такого рода вполне решаемы в PANN несколькими путями, в частности:

      1. Выравнивание освещенности известными графическими