Почему нейросети иногда допускают ошибки при распознавании объектов на фотографиях?

Некоторые причины, по которым нейросети допускают ошибки при распознавании объектов на фотографиях:

• Недостаток разнообразия примеров в обучающей выборке. dzen.ru Например, алгоритм может принять лицо собаки за человеческое или наоборот. dzen.ru
• Низкое качество тренировочных материалов. dzen.ru Если в процессе обучения были использованы снимки плохого качества, конечный продукт может оказаться смазанным, расплывчатым или вовсе лишённым смысла. dzen.ru
• Ограничения вычислительных ресурсов. dzen.ru Для обработки больших объёмов данных требуются мощные компьютеры, занимающие много места и потребляющие огромное количество энергии. dzen.ru Когда ресурс ограничен, точность результата неизбежно снижается. dzen.ru
• Однотипные ракурсы. dtf.ru Ошибки генерации часто происходят при загрузке нескольких фото, снятых с одного и того же угла. dtf.ru Нейросеть не может «собрать» трёхмерное представление об объекте. dtf.ru
• Высокий уровень шума во входных данных. cyberleninka.ru Также к ошибкам может привести подача на входы нейросети образа, эталон которого отсутствовал в обучающей выборке. cyberleninka.ru

Ошибки нейросетей — это нормальное явление, которое возникает вследствие несовершенства методов обучения и ограничений технологии. dzen.ru