Masterclass ¡ Kapitel 17
Labels, Klassen und Bedeutung
Warum Pixel nicht automatisch wissen, dass sie Hund heiĂen
Du verstehst, warum Klassifikation Bedeutung von auĂen braucht, was Labels leisten und warum Clustering nicht dasselbe ist wie Klassifikation.
Diese Masterclass verbindet Theorie, Mathematik und echten NOVA-Code. Sie zeigt nicht nur, was ein Konzept bedeutet, sondern wo es in unserer Vision-Forge-Pipeline auftaucht.
Abschnitt 4 von 4Kapitel 17
17.4 Confidence ist nicht Wahrheit
Confidence ist nicht Wahrheit
Wenn NOVA 90% dog ausgibt, heiĂt das nicht automatisch, dass es wirklich ein Hund ist.
Confidence bedeutet: Innerhalb der bekannten Klassen ist dog laut Modell am plausibelsten.
Ein schlecht trainiertes Modell kann sehr Ăźberzeugt falsch liegen.
Mathematischer Kern
p = softmax(logits)
sum(p) = 1
Die hÜchste Wahrscheinlichkeit ist nur die stärkste Modellmeinung.
Live-Aufgabe
- â˘Teste später ein Bild auĂerhalb der bekannten Klassen.
- â˘Notiere Top-1 und Top-5.
- â˘Frage dich: Ist NOVA sicher, weil sie recht hat, oder weil sie keine Unknown-Klasse besitzt?
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NOVA Energie-Log
RTX-Verbrauch
NOVA schätzt hier, wie viel GPU-Energie deine Bildanalyse- und CUDA-Läufe bisher ungefähr verbraucht haben.
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