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不完美場景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法

來源:智東西     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2020/6/3   主題:其他 [加盟]

近幾年,騰訊優(yōu)圖不斷迭代數(shù)據(jù)和模型缺陷情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效訓(xùn)練方法,相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在眾多業(yè)務(wù)場景上(行人重識別,內(nèi)容審核等)落地。本文整理自騰訊優(yōu)圖、騰訊云大學(xué)、AICUG和AI科技評論聯(lián)合主辦的「優(yōu)Tech沙龍」,分享嘉賓為騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室高級研究員Louis。

01 定義帶噪學(xué)習(xí)目標(biāo)

現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)中存在的標(biāo)簽噪音(label noise)根據(jù)Feature可以分成兩種:Feature independent noise和 Feature dependent noise。Feature independent noise是與特征無關(guān)的,比如將一只狗的圖片誤標(biāo)記成汽車,狗和汽車沒有什么相似特征,所以屬于這類。Feature independent noise是與特征有關(guān)的,比如說狗和狼具有很多相似特征屬性,標(biāo)注人員可能把狗誤標(biāo)記成狼,那就屬于這類。其實(shí)現(xiàn)實(shí)場景更多存在都是feature dependent noise。

噪音普遍存在,所以我們需要訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行帶噪學(xué)習(xí),并且要能實(shí)現(xiàn)比較好的性能。那么noise label learning的目標(biāo)是設(shè)計(jì)一個(gè)loss function,使得在noisy labels下訓(xùn)練得到的解,在性能上接近在clean labels下訓(xùn)練得到的解。















深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(一)— 讓模型具備說人話的能力

為決策樹模型是一個(gè)具有比較好的可解釋性的模型,以決策樹為代表的規(guī)則模型在可解釋性研究方面起到了非常關(guān)鍵的作用

深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(二)——不如打開箱子看一看

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本身其實(shí)并不是一個(gè)黑箱,其黑箱性在于我們沒辦法用人類可以理解的方式理解模型的具體含義和行為

深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(三)——是誰在撩動琴弦

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感性分析方法可以分為變量敏感性分析、樣本敏感性分析兩種,變量敏感性分析用來檢驗(yàn)輸入屬性變量對模型的影響程度,樣本敏感性分析用來研究具體樣本對模型的重要程度

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