174
правки
Изменения
м
→Ковариантный сдвиг
Другими словами, если модель обучена отображению из множества <tex>X</tex> в множество <tex>Y</tex> и если пропорция элементов в <tex>X</tex> изменяется, то появляется необходимость обучить модель заново, чтобы "выровнять" пропорции элементов в <tex>X</tex> и <tex>Y</tex>.
Когда пакеты содержат изображения разных классов, распределенные в одинаковой пропорции на всем множестве, то ковариантный сдвиг незначителен.
Однако, когда пакеты выбираются только из одного из или двух подмножеств (в данном случае, красные розы и розы различных цветов), то ковариантный сдвиг возрастает.
Это довольно сильно замедляет процесс обучения модели. На Рисунке 1 изображена разница в пропорциях.
