那么对于生活的其他领域呢？几乎所有从事人工智能研究的人都认同，监督学习方法并不是一条通往通用人工智能的可行途径。正如著名的人工智能研究者吴恩达所警告的：“对大量数据的需要是目前限制深度学习发展的主要因素。”这一情况由于“长尾效应”的存在而进一步恶化，所谓的“长尾”，就是指人工智能系统可能要面临各种可...
摘要: 深度学习中的长尾问题一直是很有挑战性的任务,长尾效应本质上就是数据类别不均衡导致少部分类占大多数样本,而大多数类只有小部分样本,在数量分布图上呈现出长长的尾巴的现象。一般的解决办法是人工平衡类别,比如COCO和PASCAL VOC。但是实际情况下,数据的分布往往都是长尾的,所以这是一个需要解决的问题。 这篇...
长尾效应会影响深度学习数据集划分吗回归问题 Posted on 2012-10-11 不少人一定看过《长尾理论》这本书,它是由美国《连线》杂志主编克里斯·安德森所著,阐述的是:商业和文化的未来不在于传统需求曲线上那个代表“畅销产品”的头部,而是那条“冷门商品”经常被人遗忘的长尾。比如在线书籍销售、淘宝等等,都在证明着这...
因此从某种意义来说,Software2.0是对于数据集的“编程”(深度学习),所以也有一种说法:“Datasets are the new code”。 实际上,直到今天,很多公司都还没意识到这一点,而这是AK在17年就公开撰文指出的事情。 显然的,比起来Software1.0的人类显式(explicitly)化编程,Software2.0的直接收集数据集要来的简单方便的多...
在数据分布不平衡的情况下,能够训练良好的深度学习模型。 在长尾数据集中,通用的视觉识别模型容易偏向Head部数据,而忽视tail数据。 长尾数据的学习研究主要分为三大类: - 类重新平衡(class re-balancing) - 数据增强(informaton augmentation) - 模块改进(module improvement) ...
在现代检测问题中，传统的精度和速度竞赛已转向对高端资源的依赖，如至少四张V100显卡。为了寻求新的解决路径，本文关注的是检测问题中的长尾效应，即数据类别分布不均导致少数类样本稀少的问题。《克服长尾效应的检测问题：Balanced Group Softmax》这篇文章关注的是如何处理深度学习中的长尾挑战。传统的处理...
知名的深度学习专家本吉奥说:“实事求是地讲,我们不可能对世界上的所有事物都进行标注,并一丝不苟地把每一个细节都解释给计算机听。”这一情况由于长尾效应的存在而进一步恶化:人工智能系统可能要面临各种可能的意外情况,自动驾驶汽车在一天的行驶期间可能会遇到的各种假设情况的可能性可以很好地说明这一现象。遇到红色...
机器学习与长尾效应 尽管大数据时代或许我们拥有很大的数据集,由于长尾效应,对于某些特定的感兴趣的情况的有效数据点可能相当小。 长尾效应在许多领域存在。这意味着一些事情非常常见,但是大多数事情非常罕见。 这意味着,一些核心统计问题,即从相对较小的样本量中归纳出来的问题,即使在大数据时代,也是非常相关的。
新一期孵化营10月8日开班,三个月90天的深度学习,从开店到出单,每个难点一一攻破!主教练魏老师,助教团队一对一跟进,三个月实现从0到1精细化运营,稳步入门亚马逊!有兴趣的同学可申请试听,免费试听+13418928645(同微信) 在跨境电商的世界里,每一个卖家都在追求爆款的诞生,企图通过少数几个产品实现高额的销售和利润...
基于深度学习的推荐算法,能够对个性化推荐有更好的表现,堪比人工智能推荐算法。 三是基于社交网络的推荐算法。社交网络算法能够将不同的用户相互连接,在每个用户互相推荐的过程中,根据彼此的兴趣爱好、人脉关系、行为习惯等多维度融合判断,精准而准确地推荐,从而达到比单一算法更加智能的效果。 结论 在互联网快速发展的...