Модель: как проверить адекватность генератора?
Сидел тут, разрабатывал модель (функции выводил статистически), которая позволяет строить фрагменты сосудов человеческих. Модель строил на основе большой кучи фоток этих самых сосудов. Все получилось лучше некуда, и сейчас сделана программа, которая радостно гененрирует псевдо-сосудики (надо это все для обучения нейросети). И вот теперь вопрос: хотя модель обоснована, как доказать ее адекватность? Никак не могу придумать, подскажите кто разбирается!
Идея была заставить сотню кардиологов отличить настоящий сосуд от сгенерированного, но идея зарылась в том, что это не будет понято математиками...
а если "модель обоснована", разве это не предполагает ее "адекватность"?
Цитата: MaitreDesir
Наверно криво спросил, уточнить надо... Большая просьба! Разбудите во мне вдохновение. Жду самых бредовых идей по доказательству адекватности модели. Любой бред при особом упорстве можно доказать математически!
Идея была заставить сотню кардиологов отличить настоящий сосуд от сгенерированного, но идея зарылась в том, что это не будет понято математиками...
Идея была заставить сотню кардиологов отличить настоящий сосуд от сгенерированного, но идея зарылась в том, что это не будет понято математиками...
Необходимо определить какие аспекты моделируются - например поведение сосуда при систоле, тогда берется увеличение диаметра при прохождении пульсовой волны на объекте - и проверяется такое же на модели. И т.д. Модели "взагали" не может существовать - так как в различных аспектах сосуд может рассматриваться как труба постоянного сечения, труба переменного сечения, внутренняя поверхность может быть гладкой, может быть нет. Кровь можно рассматривать как жидкость, как раствор с крупноформатными взвесями и т.д. Слишком многофакторная модель по сути привнесет слишком громоздкий матаппарат, но вряд ли будет удобна для работы.
А вот обоснованность модели никак не связана с адекватностью. Обоснованная модель, например, прогнозирующая что-либо, строится на основе какой-то выборки, каких то статистических данных. А затем проверяется ее адекватность по некоторым критериям (Пирсона, Стьюдента и т.д.). Причем сравниваются данные из модели и реальные статистические данные. Но это модель прогнозирующая, там есть с чем сравнивать. А как быть с генератором?