開けた人の正確度が低下する

Question

2人、3人、10人、50人、100人の多数の分類器を作成しました。

私が追加した人はそれぞれ、信頼性が低くなります。 私は同じトレーニング画像で2人をテストして93％を得ました。私は1人を追加し、自信は90％に下がりました。 私が100人を使うとき、私は44％を得る。

多くの人々の正確さを得ることは可能でしょうか？結局私は50k人以上の人を加えたいと思っています。それはスケールですか？

何が問題なのですか？ 3人用の画像を添付しました。 link to images

私は、これらのチュートリアルを使用：

http://cmusatyalab.github.io/openface/demo-3-classifier/

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78#.9hcznhs7r

Answer 1

私もこれに気づきました。それを考えてみると、問題はありません。わずかな訓練を受けた人々の特徴の集まりの特徴が収束するので、サンプルサイズが大きくなるにつれて自信が自然に低下するため、依然として正しい人物を特定することはできますが、それほど確実ではありません。私はこれが単なる統計的現象であると信じています。