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技術(shù)分析：基本的圖像重建場景

金翅導(dǎo)讀

 深度學(xué)習(xí)在各種任務(wù)的預(yù)測建模方面取得了許多最新進(jìn)展,但是公眾仍然對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非直覺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)基本的圖像重建場景,其中包括降低低頻語義分量和根據(jù)閾值半徑進(jìn)行高低頻劃分等方法。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了學(xué)者們對于頻率分量影響CNN模型優(yōu)化的結(jié)論,其中發(fā)現(xiàn)了人類對于圖像分類的基本過程與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),包括對對抗性示例的潛在解釋,對CNN魯棒性和準(zhǔn)確性之間的權(quán)衡的討論,以及引用了一些國內(nèi)外論文對于高等圖像重建方法優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)。

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聲明： 本文由入駐維科號的作者撰寫，觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題，請聯(lián)系舉報(bào)。

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