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澳门美高梅官网注册:提高探索和理解未知环境的能力

时间:2020/6/11 21:19:59  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要:例如,如果要创建图像分类模型,则必须为系统提供大量带有适当分类标记的图像,以便可以在其中充分训练模型。有时,数据量达到数百万或数千万的规模,需要数百万或数千万的迭代。 “中国科学院自动化研究所研究员。因此,减少对数据的依赖一直是研究人员最重要的探索方向之一。南京航空航天大学计算机...
例如,如果要创建图像分类模型,则必须为系统提供大量带有适当分类标记的图像,以便可以在其中充分训练模型。有时,数据量达到数百万或数千万的规模,需要数百万或数千万的迭代。 “中国科学院自动化研究所研究员。

因此,减少对数据的依赖一直是研究人员最重要的探索方向之一。南京航空航天大学计算机学院教授陈松灿表示,监督学习通常需要大量带注释和标记的数据,而标记这些数据则需要人工,这既费时又昂贵。

但是,即使在具有大量“备份”数据的监督学习环境中,一旦机器遇到不同于训练示例的全新情况,也将面临失去控制的风险。

“例如,无人驾驶汽车在陌生的道路上行驶。尽管前方有一个路标,但如果系统之前未遇到这种道路模式,它将撞向它。如果进入摄像机视野的行人确实在不能显示整个图片,系统将无法判断这是一个人,并且会撞到他;此外,当我们进入停车场时,由于停车场附近的行驶角度,一些停车杆无法及时抬起“金条超出了先前设定的范围。”王金桥说,尽管数据标签的质量对于监督学习的有效性非常重要,但监督学习不应局限于这种模式,而应提高探索和理解未知环境的能力。

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