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技術(shù)分析：基本的圖像重建場(chǎng)景

2021-01-09 21:56

金翅導(dǎo)讀

深度學(xué)習(xí)在各種任務(wù)的預(yù)測(cè)建模方面取得了許多最新進(jìn)展,但是公眾仍然對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非直覺(jué)化泛化行為感到震驚,例如記憶標(biāo)簽改組數(shù)據(jù)的能力和對(duì)抗示例的脆弱性。為解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化行為,目前已逐步取得了許多理論突破,包括研究隨機(jī)梯度下降的性質(zhì),不同的復(fù)雜性度量,泛化差距,以及來(lái)自不同方面的更多信息模型或算法的觀點(diǎn)。

本次分享一個(gè)基本的圖像重建場(chǎng)景,其中包括降低低頻語(yǔ)義分量和根據(jù)閾值半徑進(jìn)行高低頻劃分等方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了學(xué)者們對(duì)于頻率分量影響CNN模型優(yōu)化的結(jié)論,其中發(fā)現(xiàn)了人類對(duì)于圖像分類的基本過(guò)程與CNN是有所差異的。因此,觀察結(jié)果導(dǎo)致了與CNN泛化行為相關(guān)的多種假設(shè),包括對(duì)對(duì)抗性示例的潛在解釋,對(duì)CNN魯棒性和準(zhǔn)確性之間的權(quán)衡的討論,以及引用了一些國(guó)內(nèi)外論文對(duì)于高等圖像重建方法優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)。