Без заголовка

Гораздо интереснее как ошибается машинный алгоритм на визуально идентичных картинках. То есть случайный "пиксельный" шум, который не мешает человеку часто провоцирует ошибку алгоритма распознавания. Я к тому, что надёжность распознавания человеком важна не только как "средняя по больнице", а в соотнесении надежности распознавания человеком и алгоритмом в разрезе распределения ошибок по конкретным картинкам. table(ошиб.классификацияМL, ошиб.классификацияMEN) сейчас мы видим только суммы ошибок, а не разрез. Некоторые ошибки машины могут быть неприемлемы (возможно что и чисто психологически).