訓(xùn)練關(guān)鍵字列表
引入機(jī)器學(xué)習(xí)前需要先弄明白這三件事
為最大化安全工作中ML的有效性，在采納ML之前最好先了解清楚自己需要做什么。攻擊數(shù)量不斷增加，攻擊行動(dòng)也正走向自動(dòng)化，但公司企業(yè)的響應(yīng)工作，卻通常應(yīng)用的是無(wú)法擴(kuò)展的人工過(guò)程。
Facebook視覺(jué)識(shí)別技術(shù)厲害！每秒可以訓(xùn)練4萬(wàn)張圖片
北京時(shí)間6月9日消息，得益于Facebook的研究工作，我們處理一些任務(wù)時(shí)速度更快了，它的技術(shù)可以用在數(shù)碼相機(jī)效果、圖像濾鏡、AR與醫(yī)療成像中。有許多企業(yè)收到海量視覺(jué)數(shù)據(jù)，需要快速處理，F(xiàn)acebook的研究會(huì)讓它們受益。
深度學(xué)習(xí)如何改變數(shù)據(jù)科學(xué)范式？
因此，（1）和（2）之間的區(qū)別是偏差，（2）和（3）之間的區(qū)別是分歧，（3）和（4）之間的區(qū)別是由于分布不匹配，（4）和（5）之間的區(qū)別是因?yàn)檫^(guò)度擬合。
得克薩斯大學(xué)和康奈爾科技學(xué)院的研究人員稱，打碼（像素化圖像）是模糊身份的狡猾方式，但計(jì)算機(jī)可被訓(xùn)練得能識(shí)別出這些“被保護(hù)”的人。該論文還描述了用于訓(xùn)練此模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可供意圖更好地保護(hù)圖像隱私的開(kāi)發(fā)者當(dāng)做參考基準(zhǔn)。
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