Wissensfragen

Versuch 6: Aufgabe 2
Objekte: Beantworten Sie folgende Fragen: 
  1.  Welchen Vorteil hat man davon, wenn man Labels schreibt? 
  2.  Warum kann es von Vorteil sein, nach einer LDA die Dimension des Merkmalsraumes zu reduzieren? 
  3.  Warum erwarten Sie, daß die Vektoren eines Codebuchs eine gewisse Ähnlichkeit besitzen? Sollte die LDA die Ähnlichkeit verstärken oder vermindern? 
  4.  Was ist der Vorteil des k-means Verfahrens gegenüber der Verwendung von Gewichten aus einem anderen Erkenner? 
  5.  Wenn Sie entlang von Labels trainieren, verändern sich die Gewichte nach der zweiten Iteration, obwohl die Labels unverändert bleiben. Warum? 
  6.  Wie sollte der durchsnittliche Score auf der gesamten Trainingsmenge nach der n+1-ten Trainingsiteration im Vergleich zu den Scores nach der n-ten Trainingsiteration aussehen? 
  7.  Kann es vorkommen, daß durch das Training entlang Labels die Likelihood eines Trainingssatze verschlechtert wird? Kann das vorkommen, wenn mit statt dem Lesen von Labelfiles die Pfade mit dem Forward-Backward Algorithmus berechnet werden? 
  8.  Unter welchen Umständen kann die Erkennungsrate durch Training verschlechtert werden?