为了说明为什么显著性图不能完全解释模型预测的过程，这里有一个例子：下面两个显著性图是相同的，但是预测不同。即使两个显著性图都突出了正确的对象，但其中一个预测是不正确的。为什么?...例如，考虑一个NBDT (如下)，并在一个斑马上运行推理。虽然这个模型从未见过斑马，但下面的中间决策是正确的。斑马是动物和蹄动物。对没见过的物体来说,对个体预测的合理性是必不可少的。 ?...在这里，在CIFAR10上训练的模型，以前从未见过斑马。尽管如此，NBDT正确地将斑马识别为动物和蹄类动物。以上照片取自pexell.com，在Pexels许可证下。...在上边的层次结构中，猫、青蛙和飞机放置在同一个子树下。相比之下，WieleSeNeSealSead 在层次结构的每一个层都清晰的区分了动物和车辆。上面的图片是直接从CIFAR10数据集获取的。...这些决策在最终的预测中达到顶峰。 结论 XAI并不能完全解释神经网络是如何达到预测的：现有的方法能够解释图像对模型预测的影响，但不能解释决策过程。
可不能低估了这些失误，因为它们意味着DALL-E 2在根据文本生成图像的过程中，对语言中符号到实体的基本映射关系。 即一个词对应一个实体。...以bat举例，画出蝙蝠或者球棍，都算DALL-E 2理解正确，但是如果两个都给，那就有问题了。 这就好比本身是单选题，填A或B都对，可是把两个都写上就违反了规则。...第三种情况举例来说，输入“一匹斑马和一条街道”，输出的结果中一直都有斑马线。 在这里，DALL-E 2把斑马同时解释了两次。...即输入一匹斑马和一条碎石路，路面上就没有斑马线出现了。 而在用DALL-E mini和Stable Diffusion时，这些重复解释的情况并不常见。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/2210.10606.pdf 参考链接： https://twitter.com/yoavgo/status/1583088957226881025
假设我们的模型已经能够识别马，老虎和熊猫了，现在需要该模型也识别斑马，那么我们需要像爸爸一样告诉模型，怎样的对象才是斑马，但是并不能直接让模型看见斑马。...如果斑马是训练集，而猪是测试集，那么利用斑马训练出来的模型，则很难正确地对猪进行分类。...由于ZSL在计算最终的正确率时，使用的是K-NN，所以会受到hubness problem的影响，并且[4]中，证明了基于岭回归的方法会加重hubness problem问题。...的正确率，比原本提高了17.4%。...图5 非直推式（inductive）和直推式学习的区别[16] （2）泛化的ZSL（generalized ZSL） 上文中提到的ZSL，在测试时使用K-NN进行正确率的评估时，只在测试类别中找最近邻的类别
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 明明是只斑马，AI为什么说它是一条狗？ 分类模型在归类图像时有时会错误地判断类别。...给定错误分类标准 我们可以通过改变不同概念在模型中的比重，对其分类标准进行相应的调整，这些调整要满足以下原则： 1、正确性：如果一个分类标准达到了预期的结果，那么它就被认为是正确的。...在这里，分类模型错误地将斑马图像识别为非洲猎犬。 于是，我们首先生成这个模型将斑马识别成狗的一系列标准。...然后，对这些标准进行评分，如果评分为正，则代表在图像中增加这个概念，将会提高正确分类的概率，反之亦然。 在这个例子中，如果增加stripes（条纹）这个概念，识别出它为斑马的概率就会大一些。...参考链接： 1、https://arxiv.org/pdf/2106.12723.pdf 2、https://github.com/mertyg/debug-mistakes-cce 3、https:/
其实还好，因为配置文件都放置在底下的目录中: /usr/lib/systemd/system/:每个服务最主要的启动脚本设定，有点类似以前的 /etc/init.d 底下的文件; /run/systemd...而实际执行的 systemd 启动脚本配置文件，其实都是放置在 /usr/lib/systemd/system/ 底下的喔!...因为根本没有 cups 的任务在执行当中~所以不会有 port 产生 #尝试启动 cups.socket 监听客户端的需求喔!...出问题时，可以找到正确的服务相依流程!...也就是说，有些约定俗成的服务都放置在同一个端口上面啦!举例来说，网址列上面的 http 会让浏览器向 WWW 服务器的 80 端口进行联机的要求!
2.不脱标，其他的元素不能占有其原来的位置。 3.子绝父相（父元素相对定位，子元素绝对定位），用的最多的场景。 4.行内元素使用相对定位不能转行内块元素。...：子绝父相，然后子盒子先往右走父盒子的一半50%，在向左走子盒子的一半(margin-left:负值。...---- 六、图片和文字垂直居中对齐 vertical-align 主要用在 inline-block 标签上，效果最好。...元素放置在父元素的基线上。 sub: 垂直对齐文本的下标。...super: 垂直对齐文本的上标 top: 把元素的顶端与行中最高元素的顶端对齐 text-top: 把元素的顶端与父元素字体的顶端对齐 middle: 把此元素放置在父元素的中部。
这在2016年中的一篇论文中有原始研究人员的进一步讨论： https://arxiv.org/pdf/1606.06724v2.pdf 标记:无监督深度学习感知分组 如果你将好几个梯形网络串在一起就能形成一个大的网络...http://feedbacknet.stanford.edu/feedback_networks_2016.pdf 在一篇更近的发表研究成果（2017年3月）中，加州伯克利大学通过GANs和一种新的正则化方法创造出了图形之间的转换...它还可以实现类似语义转换的功能，如将马变成斑马、或将某个季节的图片变成另外一种季节的样子。 这种方法的关键在于，利用“循环一致的损失”。...当自动化嵌入了反馈回路，而且能够模拟（一些人称之为“想象”）很多不同的情景，还能自测这些情景下的正确性，那么我们就进入了超级科技爆发的临界点。...www.esmadrid.com/en/whats-on/escher-gaviria-palace 关于转载如需转载，请在开篇显著位置注明作者和出处（转自：大数据文摘 | bigdatadigest），并在文章结尾放置大数据文摘醒目二维码
介绍 ---- 在 1873 年某个明媚的春日，当莫奈 (Claude Monet) 在 Argenteuil 的塞纳河畔 (the bank of Seine) 放置他的画架时，他究竟看到了什么？...请注意，我们报告中的数字，不能直接与其他文章中报告的数字进行比较，因为我们的正确标定图片与他们有轻微的不同，并且实验的参与人员也有可能不同（由于实验室在不同的时间进行的）。...例如，我们的方法在转换 马→斑马 的时候发生了错乱，因为我们的模型只在 ImageNet 上训练了 野马和斑马 这两个类别，而没有包括人类骑马的图片。所以普京骑马的那一张，把普京变成斑马人了。...然而，由于野马斑马外形差别不大，导致站姿 n 的野马 到 站姿 n 斑马 总是存在稳定的一一对应的姿态可以相互转换，所以，可以预见到，在执行图片到图片的翻译任务时，当训练到收敛的时候，循环稳定性可以得到正确的结果...所以，我的结论： 野马 ⇋ 斑马：满足双射，可以避免交叉映射，符合循环一致性，训练效果好 猫 ⇋ 狗：不能严格满足双射，无法完全避免交叉映射，破坏了循环一致性，训练效果不佳 cyclegan 的话，更强调循环一致
你知道吗，于 2012年12月在纽约曼哈顿正式对外开放的美国国家数学博物馆没有一个固定的馆标，它有无数个馆标！博物馆官方使用的标志不是由专业人士设计的，而是由博物馆的参观者设计的。...Stephen 让公司曾获过奖的设计部门为博物馆无偿设计馆标。...如果你能探入屏幕并抓住一个 logo，就会意识到你看到的是三维物体在二维上的投影。 数学符号的每个实例被投影到八个相互交织的螺旋体之一的螺旋状表面上。沿着螺旋体的轴对结构进行投影将给出正确的重叠。...想要得到正确的图案需要对所有图案交汇区域进行分析，找到从旋转中心到图案外层的避开交叉的路径。间断部分必须按遵循该路径的方式放置。...可能有一天，只是可能，他们设计的 logo 会出现在博物馆的信签上。
将图形放置在正文文本中给出该图形环境的地方。如果本页所剩的页面不够，这一参数将不起作用。 『t』顶部。将图形放置在页面的顶部。 『b』底部。将图形放置在页面的底部。 『p』浮动页。...将图形放置在一只允许有浮动对象的页面上。 一般使用[htb]这样的组合，只用[h]是没有用的。这样组合的意思就是latex会尽量满足排在前面的浮动格式，就是h-t-b这个顺序，让排版的效果尽量好。 !...h] 选项经常会出现不能正确放置的问题，所以常用 [ht]、[htbp] 等。 如果你确实需要把图片放在当前位置，不容改变，可以用float宏包的[H]选项。...用图形软件输出 EPS 格式的文件,或PDF格式的图形 2..../pdf/}{..
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1907.07355.pdf 研究人员表示： 我们惊讶地发现BERT在参数推理理解任务中的峰值性能达到77％，仅比平均未经训练的人类基线低...Reddit网友lysecret对此研究表示： 他认为这是一种非常简单而有效的方法来表明这类模型是不能正确地做到“理解”的，智能利用(不好的)统计线索。...该任务是在分心器上选择正确的warrant W，称为备选warrant A。 该备选方案的书写方式是R∧A→¬C。...实验表明：BERT并不能做出正确“理解”，只能利用统计线索 如果一个模型正在利用标签上的分布线索，那么如果只训练warrant(W)，它应该表现得相对较好。...首先，定义几个概念： 线索的适应性(applicability)：αk，定义为在一个标签上出现的数据点数； 线索的生产率(productivity)：πk，定义为预测正确答案的适用数据点的比例； 线索的覆盖率
公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 1 背景 在今天分享恺明团队新推出的自监督学习+Transformer=MoCoV3...2 检测框架 论文：https://arxiv.org/pdf/2103.02603.pdf 代码：https://github.com/JosephKJ/OWOD 第一行：在每个增量学习步骤中，模型识别未知对象...此外，在特征空间中执行对比学习来学习判别集群，并且可以以连续的方式灵活地添加新类而不会忘记以前的类。 对比聚类 在隐藏层特征空间上类的区分性将是实现类别分离的理想特征。...“大象”、“苹果”、“香蕉”、“斑马”和“长颈鹿”尚未引入模型，因此成功归类为“未知”。该方法将其中一只“长颈鹿”错误分类为“马”，显示了ORE的局限性。...由于没有引入Task 3类，如apple和Orange，ORE识别出来并正确标注为unknown。在学习Task 3之后，这些实例在上图(b)中被正确标记。
原则 3：表单中的字段标签要么放置在字段上部要么使用浮动标签 字段标签告知用户这个字段的目的，清晰易懂的字段标签是让界面交互性提升的一个主要手段。...不能够看到输入数据造成了用户的麻烦，因为它使得更难为他们提交表单，从而导致更多的提交形式的错误之前发现任何输入错误。这很难，如果输入数据不完全可见现货的误差。 ?...标签上方的字段或浮动标签 表单标签应高于表单域，使用户可以很容易地看到他们在，为什么都尽显。...放置在标签上移动领域以上的主要好处是，你可以有表单字段延长屏幕的整个宽度，使它们足够大，以显示整个用户的输入（在一个体面的字体大小16像素一样）。...但是，用户在通过填写表单只在提交找出来，他们已经犯了一个错误的过程中不喜欢。以通知提供的数据的成功/失败的正确时间是正确的用户提交信息后。实时在线验证立即通知有关用户提供的数据的正确性。
这些方法返回的值不是真实列表：它们不能被修改并且没有append()方法。但是这些数据类型（dict_keys、dict_values和dict_items）可以在for循环中使用。...('cups', 0)) + ' cups.'...图 5-5：第一招 玩家O通过在顶部放置O而获胜的棋盘可能看起来像这样： theBoard = {'top-L': 'O', 'top-M': 'O', 'top-R': 'O',...你可以用你喜欢的任何方式用数据结构建模，只要你程序中的其他代码可以正确地使用数据模型。当您第一次开始编程时，不要太担心建模数据的“正确”方式。...当一个错误导致了一个不正确的棋盘时，这个函数应该能够检测到。 幻想游戏库存 你正在创建一个幻想的视频游戏。
感兴趣的可以玩一下pix2pix的demo，还是很有趣的：https://affinelayer.com/pixsrv/ 说到这里，就需要提到cycle-GAN了，可以实现风景画和油画互变，马和斑马互相转换等...在生活中，如果有标清的视频可以变为高清的视频，我相信很多人还是很乐意的，下图是超分之后的七龙珠和原版的七龙珠视频。 ...StarGAN就是在多个domain之间进行转换的方法。...其他 另外，有研究者们希望将GAN的学习方式和学习能力用在药学分子和材料学领域，用来生成药学分子结构和合成新材料配方，不得不说，这相当的有创意，如果真的能完成的话，那么AI将无所不能。...https://arxiv.org/pdf/1611.02200.pdf 13 MGAN https://arxiv.org/pdf/1604.04382.pdf 14Age-cGAN https:
感兴趣的可以玩一下pix2pix的demo，还是很有趣的：https://affinelayer.com/pixsrv/ 说到这里，就需要提到cycle-GAN了，可以实现风景画和油画互变，马和斑马互相转换等...在生活中，如果有标清的视频可以变为高清的视频，我相信很多人还是很乐意的，下图是超分之后的七龙珠和原版的七龙珠视频。 ? 上述过程都是可逆的，既然可以增加图像的分辨率，那么同样可以减小图像的分辨率。...StarGAN就是在多个domain之间进行转换的方法。...07 文本填空 GAN在图像领域建树颇多，但是在文本领域作用并不是很大，主要是NLP中的词的数据都是离散数据，GAN不适合学习离散的数据分布，但是并不意味着没法学，Google brain的团队发明了一个结合强化学习的...08 其他 另外，有研究者们希望将GAN的学习方式和学习能力用在药学分子和材料学领域，用来生成药学分子结构和合成新材料配方，不得不说，这相当的有创意，如果真的能完成的话，那么AI将无所不能。
感兴趣的可以玩一下pix2pix的demo，还是很有趣的：https://affinelayer.com/pixsrv/ 说到这里，就需要提到cycle-GAN了，可以实现风景画和油画互变，马和斑马互相转换等...在生活中，如果有标清的视频可以变为高清的视频，我相信很多人还是很乐意的，下图是超分之后的七龙珠和原版的七龙珠视频。 ? ?...StarGAN就是在多个domain之间进行转换的方法。...MaskGAN ---- GAN在图像领域建树颇多，但是在文本领域作用并不是很大，主要是NLP中的词的数据都是离散数据，GAN不适合学习离散的数据分布，但是并不意味着没法学，Google brain的团队发明了一个结合强化学习的...其他 ---- 另外，有研究者们希望将GAN的学习方式和学习能力用在药学分子和材料学领域，用来生成药学分子结构和合成新材料配方，不得不说，这相当的有创意，如果真的能完成的话，那么AI将无所不能。
约克大学和多伦多大学的研究者在本文中展示了另一种扰动。与对抗样本相反，这些扰动不受范数的约束。它们把一幅图像中的物体放置（「移植」）到另一幅图像的新位置。...（a）：一只部分可见的猫被检测为斑马；（b）：丢弃检测边界框外的所有像素并不能固定对象的分类，这表明 ROI 内的特征可能会导致混淆；（c）：丢弃 ROI 内的所有非「猫」像素也会导致固定的分类；（d）...图 4 显示了这一点：键盘放置在图像的两个不同位置。尽管每个位置中键盘都远离标志，但在每种情况下，标志的检测结果都是不同的。 ? 图 4：谷歌 OCR 上目标移植的非局部影响。...放置在图像中两个不同位置的键盘会导致对右侧标志中文本的不同解释。顶部图像的输出是「dog bi」，底部是「La Cop」。 讨论 我们提出了当前目标检测器出现这些奇异行为的几个可能原因。...一方面，来自目标周围的特征可以提供有用的语境线索来提升目标检测，特别是对于那些由于尺寸、部分遮挡等原因而不能提供足够信息的目标。另一方面，一味将额外特征混合至最终类别分数可能会影响结果的正确性。
这乍一看可能觉得效率不高，但保证了正确的初始化。试想，如果定义了一个重载构造器，在其中没有初始化 w3，同时在定义 w3 时没有赋予初值，那会产生怎样的后果呢？...} // static Cups cups1 = new Cups(); // [2] // static Cups cups2 = new Cups(); // [2] }...输出： Inside main Cup(1) Cup(2) f(99) 无论是通过标为 [1] 的行访问静态的 cup1 对象，还是把标为 [1] 的行去掉，让它去运行标为 [2] 的那行代码（去掉 [...如果同时注释 [1] 和 [2] 处，那么 Cups 的静态初始化就不会进行。此外，把标为 [2] 处的注释都去掉还是只去掉一个，静态初始化只会执行一次。...因为构造器能保证进行正确的初始化和清理（没有正确的构造器调用，编译器就不允许创建对象），所以你就有了完全的控制和安全。 在 C++ 中，析构器很重要，因为用 new 创建的对象必须被明确地销毁。
于是，国防科大和微软组成的Minghao Hu团队，给算法加入了验证候选答案的步骤，在SQuAD 2.0中获得了74.2 F1的最高分。 这里，阅读器与验证器，都不可缺少。 ?...然后，把备选答案扔给验证器 (Answer Verifier) ，看文中相关句子的表达，能不能回答问题。...离人类最近 测试用的阅读器，叫做Reinforced Mnemonic Reader (RMR) ，同样来自Minghao Hu团队，且在SQuAD 1.1榜上有名。 ?...它的两项分数，都与人类的表现最为接近： 71.7 EM，是精确匹配结果，表示模型给出的答案与标答完全一致。 74.2 F1，是模糊匹配，可理解为部分回答正确，根据模型的答案与标答之间的重合度计算。...不过，更准确地判断哪些题目不能乱答，也是很大的一步了。 ? 论文传送门： https://arxiv.org/pdf/1808.05759.pdf
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