【HALCON】set_rejection_params_class_mlp 関数について - MLP分類器の拒否パラメータ設定

HALCONのset_rejection_params_class_mlp関数は、MLP（多層パーセプトロン）分類器に対する拒否パラメータを設定するための関数です。この関数を使用して、不確実な分類結果に対して分類を拒否する基準を設定し、分類の精度と信頼性を向上させることが可能です。

set_rejection_params_class_mlp 関数の概要

set_rejection_params_class_mlp関数は、MLP分類器に対して拒否パラメータを設定します。これにより、分類器は入力データが不確実な場合や、信頼度が低い場合に判断を保留し、不正確な分類を回避できます。分類結果の信頼度が設定された拒否閾値を下回る場合に、分類を拒否するように制御することで、モデルの精度と信頼性を向上させます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

set_rejection_params_class_mlp(ClassifierHandle, 'rejection_threshold', Value)

• ClassifierHandle
  操作対象のMLP分類器のハンドルを指定します。
• 'rejection_threshold'
  分類の拒否閾値を指定します。信頼度がこの値を下回る場合、分類結果は拒否されます。
• Value
  拒否閾値を数値で指定します（通常は0から1の範囲で設定します）。

例

* 信頼度が0.8未満の場合に分類を拒否するよう設定
set_rejection_params_class_mlp(ClassifierHandle, 'rejection_threshold', 0.8)

この例では、MLP分類器の信頼度が0.8未満の場合に分類を拒否するように設定しています。

主なパラメータ

rejection_threshold（拒否閾値）

'rejection_threshold'は、分類結果の信頼度がこの閾値を下回った場合に分類を拒否する基準です。信頼度が高い場合は通常通り分類を行い、低い場合は結果を拒否します。一般的に、この閾値は0から1の範囲で設定され、1に近づくほど分類の信頼性が重視されます。

応用例

不確実な分類結果の除外

分類結果が信頼できない場合、rejection_thresholdを適切に設定することで、不確実な結果を除外し、正確なデータのみを採用することができます。これにより、分類タスクにおける精度と信頼性が向上します。

高リスクアプリケーションでの使用

医療画像解析や金融データ分析など、誤分類が重大な結果を招く場合に、分類を拒否することで安全性を確保します。この設定は、重要な判断において誤った結果を避けるために有用です。

テストデータの信頼性向上

新しいデータセットに対してモデルの精度を高めるために、rejection_thresholdを使用してモデルのパフォーマンスを調整できます。不確実なデータが含まれるテストデータに対して、モデルが自動的に分類を拒否できるように設定できます。

まとめ

HALCONのset_rejection_params_class_mlp関数は、MLP分類器の拒否パラメータを設定し、分類結果が不確実な場合に分類を拒否するための重要なツールです。この関数を利用することで、分類の精度を向上させ、不確実な結果による誤判定を回避できます。信頼度の高い分類を必要とする様々なアプリケーションに応用が可能です。