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DeepDoggo beantwortet die Frage: „Na, wer ist ein guter Junge?“ mit Deep Learning. Ben Lengerich von der Carnegie Mellon University hat DeepDoggo gebaut und ein Paper dazu veröffentlicht. Er nutzt das Inception-v3 Modell [Szegedy et al., 2016]. Dabei wurde der Output vom letzten Pooling-Layer benutzt, um zwischen good dog und bad dog zu separieren. Dafür wurde ein Datenset von Google benutzt. Nach einer Google Suche wurden 360 Bilder für bad dogs und 585 Bilder für good dogs benutzt. Mit seinem Modell erreichte er eine Accuracy von 73.0%. Damit ist er 11.1% besser als eine Baseline, bei der jeder Hund als guter Junge klassifiziert wird. Bei dieser Form von Baseline handelt es sich um einen ZeroR-Klassifikator, der sich in allen Fällen für die Klasse entscheidet, die am meisten Samples im Training-Set bereitstellt. Lengerich sieht die Anwendung für DeepDoggo vor allem im Hundetraining, argumentiert das aber eher scherzhaft. Im Allgemeinen ist die Anwendung DeepDoggo scherzhafter Natur und das bereitgestellte Paper dazu auch. Hier gehts zum Paper von Ben Lengerich. Referenzen [Szegedy et al., 2016] Szegedy, Christian, Vanhoucke, Vincent, Ioffe, Sergey, Shlens, Jon, and Wojna, Zbigniew. Rethinking the inception architecture for computer vision. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2818–2826, 2016.  ]]>