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分类器可视化解释StylEx:谷歌、MIT等找到了影响图像分类的关键属性

来源:机器之心本文约2000字,建议阅读5分钟本文教你以不同方式修改图像属性来更改其分类器输出。 本文中,来自谷歌、 希伯来大学、 MIT 等机构的研究者提出了一种新的分类器可视化解释方法——StylEx,该方法能以不同方式修改图像属性来更改其分类器输出。 神经网络可以非常出色地执行各种任务,但它们是如何做出决定的呢?例如,在图像分类任务中,模型是如何确定一张图像属于这一类而不是属于另一类,这通常是一个谜题。解释神经网络如何做决策的过程,可能会在某些领域产生重大的社会影响,例如医学图像分析和自动驾驶。 以前

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谷歌研究:通过自动增强来提高深度学习性能

计算机视觉深度学习的成功可部分归功于大量标记训练数据,随着质量提高,多样性和训练数据量,模型的性能通常会提高。但是,收集足够的高质量数据来训练模型以实现良好性能通常是非常困难的。解决这个问题的一种方法是将图像的对称性硬编码到神经网络体系结构中,这样它们就能更好地运行,或者让专家手动设计数据增强方法,比如旋转和翻转,这些方法通常用于训练表现良好的视觉模型。然而最近人们很少关注如何通过机器学习来自动增加现有的数据。在我们的自动化设计的结果中,我们设计了神经网络体系结构和优化器来取代以前的系统组件,我们是否也可以自动化数据扩增的过程?

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