学習結果の評価

学習データセット DataSet(1), DataSet(0.8), DataSet(0.6) のそれぞれに対し，EM アルゴリズムによって学習した結果を， (1) 学習データセットに対して正解率を評価する (closed test)， (2) 学習に用いなかった画像データからランダムに抽出した 1000 個のテスト画像 に対して正解率を評価する (open test)， の二通りの評価を行った． 全ての属性を正しく答えられたものの割合の ほか，各属性ごとの正解率も算出した． また，EM アルゴリズムの局所最適解への収束の影響を避けるため，および， データセットによる偏りをなくすために，正解率の算出にあたっては， 学習・テスト両方のデータセットを別々の乱数にしたがって 5 回生成し， それぞれに対して同じ実験を行なって，それらの結果の平均を取った．

なお，システムには属性名(``いろ''，``かたち''など) は与えられていないため，内部では 単に 1，2 という番号で表現されている． 番号と属性名の対応づけは最も 自然なもの(属性分類の正解率が高くなるもの)を選んだ．