Katzen und Hunde klassifizieren

Modell trainieren

Öffne https://teachablemachine.withgoogle.com/train/image
Benenne Class 1 und Class 2 in Katze und Hund (o.ä.) um.
Lade die Trainingsdaten aus catsvsdogs/train hoch. Klicke dazu bei der jeweiligen Klasse auf Hochladen und ziehe den jeweiligen Unterordner hinein.
Trainiere dein Modell. Dies dauert ca. eine Minute.

Modell testen

Wechsle im rechten Fenster auf Datei und ziehe ein Bild aus catsvsdogs/test hinein.
Unten wird nun angegeben, mit welcher Wahrscheinlichkeit das Modell das Bild in die jeweilige Klasse eingeordnet hat.

Aufgabe 1: Richtige und falsche Klassifizierungen

Teste das Modell auf einigen Katzen und Hunden.
Finde ein Bild, welches falsch klassifiziert wird.
Wieso wird es falsch klassifiziert?
Was macht dieses Bild besonders schwierig zu klassifizieren?

Aufgabe 2: Testdaten aus unbekannten Klassen

2.1 ohne Webcam

Lade ein Bild von einem anderen Tier hoch. Du kannst dazu entweder selber ein Bild aus dem Internet nehmen oder eines aus dem Ordner catsvsdogs/test/other. Wird es als Hund oder als Katze klassifizert?
Beides wäre offensichtlich falsch. Was könnte man am Training oder am Datensatz ändern, um solche Fehlklassifizierungen zu vermeiden?

2.2 mit Webcam

Wechsle zur Webcam.
Wirst du als Hund oder als Katze klassifiziert? Schaffst du es, durch z.B. Kopfbewegungen o.ä. das Netzwerk umzustimmen?
Beides ist offensichtlich falsch. Was könnte man am Training oder am Datensatz ändern, um solche Fehlklassifizierungen zu vermeiden?

Aufgabe 3: Einfluss der Trainingsdaten

Verändere die Trainingsdaten und trainiere das Netzwerk neu.
Was passiert z.B. wenn du von einer Klasse sehr viel mehr Trainingsbilder verwendest als von der anderen?
Was passiert wenn du von beiden Klassen nur sehr wenige Bilder verwendest?
Wie sind deine Beobachtungen zu erklären?