diminution de la précision avec chaque personne que j'ajoute

Question

J'ai créé de nombreux classificateurs avec 2, 3, 10, 50 et 100 personnes, chacun avec environ 10 images par personne.

Chaque personne que j'ajoute obtient une confiance inférieure. J'ai testé les 2 personnes avec les mêmes images d'entraînement et obtenu 93%, j'ai ajouté 1 personne de plus et la confiance est descendue à 90%. Quand j'utilise 100 personnes, j'obtiens 44%.

Est-il possible d'obtenir une précision pour autant de personnes? finalement, je veux ajouter 50k ou plus. Est-ce que ça évolue?

Quel pourrait être le problème? J'ai joint les images que j'ai utilisées pour 3 personnes. link to images

J'ai utilisé ces tutoriels:

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

Je l'ai remarqué aussi. Et en y réfléchissant, il n'y a pas de problème. La confiance diminue naturellement à mesure que la taille de l'échantillon augmente parce que les caractéristiques de la somme des personnes sur lesquelles elle est formée convergent marginalement et qu'elle peut donc encore identifier la personne correcte, mais elle est moins certaine. Je crois que c'est juste un phénomène statistique.