PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие

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.