同一数据集划分不同类别，会影响神经网络分类准确率吗

Question

假设我有两个vgg16网络，分别用（人，狗，猫）和（人，狗，大猫，小猫，黄猫，白猫）两个数据集进行分类训练。其中两个数据集中人和狗数据一致，但第二个数据集中，大猫，小猫，白猫，黄猫的特征极其相似。训练完成后，用同一个只含人类测试集检测。请问两个网络的人类准确率一样吗

Answer 1

基于Monster 组和GPT的调写：

• 假设两个 VGG16 网络使用不同的训练集进行训练，其中训练集的类别不完全相同。虽然训练集中的“人”和“狗”类别相同，但其中一个网络在训练集中包含更多的猫类别。

• 当使用同一个只包含“人”类别的测试集进行测试时，这两个网络的人类准确率可能不同。这是因为第二个网络经过更多的猫类别训练，可能更容易将测试集中的某些“人”样本错误地分类为“猫”，从而降低了人类准确率。

• 需要注意的是，上述结论只是一种可能性，并不适用于所有情况。实际上，网络的训练结果取决于多种因素，如训练集的大小、多样性、类别数量等。因此，要确定两个网络的人类准确率是否相同，需要进行实验验证。