снижение точности поверхности с каждым человеком, я добавляю

Question

Я создал много классификаторов с 2, 3, 10, 50 и 100 людьми, каждый из которых имеет около 10 изображений на человека.

Каждый человек, которого я добавляю, получаю меньше уверенности. Я тестировал 2 человека с одинаковыми изображениями обучения и получал 93%, я добавил еще 1 человека, и доверие снизилось до 90%. Когда я использую 100 человек, я получаю 44%.

Возможно ли достичь точности для такого количества людей? в конечном итоге я хочу добавить 50 тыс. человек или больше людей. это масштаб?

В чем может быть проблема? Я прикрепил изображения, которые я использовал для 3 человек. link to images

Я использовал эти учебники:

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

Я заметил это тоже. И, размышляя об этом, нет проблем. Уверенность, естественно, уменьшается по мере увеличения размера выборки, потому что характеристики суммы людей, которых она обучает, незначительно сходятся, и поэтому она все же может идентифицировать правильного человека, но она менее достоверна. Я считаю, что это всего лишь статистическое явление.