Pourquoi l'exactitude de CNN en utilisant la distance euclidienne est 1

Question

Je suis un super noob en vision par ordinateur et ML. Je regardais tutoriel vidéo https://www.youtube.com/watch?v=hAeos2TocJ8 et le professeur a déclaré que: l'exactitude du classificateur le plus proche voisin sur les données d'entraînement, lors de l'utilisation de la distance Euclidienne est 0. Quelqu'un peut-il expliquer pourquoi? J'apprécie vraiment votre aide!

Answer 1

Vous avez entendu mal. Dans le video at the time 17:10. En fait, il a dit que la précision du classificateur le plus proche sur les données d'entraînement, lorsque la distance euclidienne est utilisée, est de 100% et non de 0. Puisque les données d'entraînement sont utilisées, l'image testée est également présente dans l'ensemble d'entraînement. Par conséquent, la distance euclidienne minimale entre l'image de test et les données d'apprentissage est toujours 0.