-アノマリーでの画像の色の違いに対しての影響について

色が推論性能にどの程度影響するかは、学習データセットに依存する。
単色の物体が写っているOK画像だけでアノマリーネットワークを学習させると、異なる色の物体が写っている画像に対する推論性能が悪くなる。
この場合、色が推論の性能に大きく影響する。

あらゆる色の物体が写っている画像でアノマリーネットワークを学習させた場合、OK画像には異なる色の物体が写っていることを学習することができるようになる。
ただしアノマリーネットワークのタスクが複雑になる。
様々な色を学習させる場合も推論性能に影響を与えるが、単色を学習させ、他の色も入ってくる場合よりも精度はよくなる。

そのため、OKの画像の特徴量の組み合わせがすべて学習データセットに存在しなければならない。
画像として考えられる色のパターンをすべて学習させることが出来れば、色の影響はある程度軽減することが出来る。