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不完美場(chǎng)景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法

來源:智東西      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/3      主題:其他   [加盟]

近幾年,騰訊優(yōu)圖不斷迭代數(shù)據(jù)和模型缺陷情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效訓(xùn)練方法,相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景上(行人重識(shí)別,內(nèi)容審核等)落地。本文整理自騰訊優(yōu)圖、騰訊云大學(xué)、AICUG和AI科技評(píng)論聯(lián)合主辦的「優(yōu)Tech沙龍」,分享嘉賓為騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室GJ研究員Louis。

01 定義帶噪學(xué)習(xí)目標(biāo)

現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)中存在的標(biāo)簽噪音(label noise)根據(jù)Feature可以分成兩種:Feature independent noise和 Feature dependent noise。Feature independent noise是與特征無關(guān)的,比如將一只狗的圖片誤標(biāo)記成汽車,狗和汽車沒有什么相似特征,所以屬于這類。Feature independent noise是與特征有關(guān)的,比如說狗和狼具有很多相似特征屬性,標(biāo)注人員可能把狗誤標(biāo)記成狼,那就屬于這類。其實(shí)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景更多存在都是feature dependent noise。

噪音普遍存在,所以我們需要訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行帶噪學(xué)習(xí),并且要能實(shí)現(xiàn)比較好的性能。那么noise label learning的目標(biāo)是設(shè)計(jì)一個(gè)loss function,使得在noisy labels下訓(xùn)練得到的解,在性能上接近在clean labels下訓(xùn)練得到的解。












  



AI在COVID-19診斷成像中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)支持的圖像采集可以顯著幫助掃描過程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,還可以重塑工作流程,最大限度地減少與患者的接觸,為成像技術(shù)人員提供最佳保護(hù)

國內(nèi)外舵機(jī)參數(shù)性能價(jià)格比較

舵機(jī)是步態(tài)服務(wù)機(jī)器人的核心零部件和成本構(gòu)成,是包含電機(jī)、傳感器、控制器、減速器等單元的機(jī)電一體化元器件

SLAM與V-SLAM特征對(duì)比

基于激 光雷達(dá)的SLAM(激光SLAM)和基于視覺的SLAM(V-SLAM)。激光SLAM目前發(fā)展比較成熟、應(yīng)用廣泛,未來多傳感器融合的SLAM 技術(shù)將逐漸成為技術(shù)趨勢(shì),取長(zhǎng)補(bǔ)短,更好地實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航。

《視覺SLAM十四講》作者高翔:非結(jié)構(gòu)化道路激光SLAM中的挑戰(zhàn)

SLAM階段:解決從原始傳感器數(shù)據(jù)開始,構(gòu)建某種基礎(chǔ)地圖的過程,標(biāo)注階段:在SLAM結(jié)果基礎(chǔ)上進(jìn)行人為標(biāo)注,實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的交通規(guī)則控制

圖像檢索入門、特征和案例

圖像檢索是計(jì)算機(jī)視覺中基礎(chǔ)的應(yīng)用,可分為文字搜圖和以圖搜圖。借助于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN強(qiáng)大的建模能力,圖像檢索的精度越發(fā)提高

如何加快解決數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)問題

數(shù)據(jù)所有權(quán)方面,1原始數(shù)據(jù)屬于個(gè)人,2企業(yè)享有衍生數(shù)據(jù)所有權(quán),3政府享有政府?dāng)?shù)據(jù)的歸屬權(quán)

戴瓊海院士:搭建腦科學(xué)與人工智能的橋梁

腦科學(xué)的發(fā)展將推動(dòng)人工智能科學(xué)從感知人工智能到認(rèn)知人工智能的跨越

“觸控一體化”的新型機(jī)械手指尖研究

機(jī)械手面臨的難點(diǎn)在于如何在柔性物體上施加可控的擠壓力,以及在非穩(wěn)定狀況下確保精確、穩(wěn)健的抓握與柔性指端操控

微信提出推薦中的深度反饋網(wǎng)絡(luò),在“看一看”數(shù)據(jù)集上達(dá)到SOTA

DFN模型綜合使用了用戶的隱式正反饋(點(diǎn)擊行為)、隱式負(fù)反饋(曝光但未點(diǎn)擊的行為)以及顯式負(fù)反饋(點(diǎn)擊不感興趣按鈕行為)等信息

基于腦肌融合的軟體康復(fù)手研究

軟體機(jī)械手充分利用和發(fā)揮各種柔性材料的柔順性,及其非線性、粘彈性和遲滯特性等在軟體手運(yùn)動(dòng)和控制中潛在的“機(jī)械智能”作用,降低控制的復(fù)雜度,實(shí)現(xiàn)高靈活性、強(qiáng)適應(yīng)性和良好交互性,在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域有重要應(yīng)用價(jià)值

情感分析技術(shù):讓智能客服更懂人類情感

智能客服系統(tǒng)中人機(jī)結(jié)合的服務(wù)形式,從五個(gè)維度總結(jié)和介紹情感分析技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用場(chǎng)景,包括情感分析算法模型的原理及實(shí)際落地使用方式和效果分析

AI也會(huì)遭遇瓶頸 解析人工智能技術(shù)的存儲(chǔ)性能需求

AI人工智能技術(shù)需要構(gòu)建強(qiáng)有力的IT基礎(chǔ)設(shè)施,人工智能的工作主要由采集、準(zhǔn)備、訓(xùn)練和推理四部分組成,每個(gè)部分需要讀寫不同類型的數(shù)據(jù),工作負(fù)載也不盡相同,將給存儲(chǔ)設(shè)備帶來較大的挑戰(zhàn)。
 
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