关于网站建设分类,装修房子的app软件哪个好,wordpress怎么画表格,做网站 找风投作者 | George Seif编译 | 专知整理 | Mandy, Sanglei摘要#xff1a;本文是人工智能专家George Seif撰写的博文#xff0c;介绍了在当前深度学习比较火热的情景下需要避免的三个坑。Tweaking Neural Net ParametersThree reasons that you should NOT use deep learning深度… 作者 | George Seif编译 | 专知整理 | Mandy, Sanglei摘要本文是人工智能专家George Seif撰写的博文介绍了在当前深度学习比较火热的情景下需要避免的三个坑。Tweaking Neural Net ParametersThree reasons that you should NOT use deep learning深度学习在过去几年一直是人工智能领域最热门的话题。事实上正是它激发了科学家、政府、大公司以及其他所有人对人工智能的极大新兴趣这是一门很酷的科学具有潜在的巨大的实用性和积极的应用。它正被用于金融、工程、娱乐、消费产品和服务等领域。但是所有应用都需要使用到深度学习吗当我们开展一个新的项目时我们需要不自觉地一开始就使用深度学习吗在有些情况下使用深度学习是不合适的我们需要选择一些别的方案。让我们来探讨一下这些情况吧。1深度学习不适用于小数据集为了获得高性能深度网络需要非常大的数据集。标注的数据越多模型的性能就越好。获得标注良好的数据既昂贵又耗时。雇佣人工手动收集图片并标记它们根本没有效率可言。在深度学习时代数据无疑是最有价值的资源。最新的研究表明实现高性能的网络通常需要经过数十万甚至数百万样本的训练。对于许多应用来说这样大的数据集并不容易获得并且获取成本高且耗时。对于较小的数据集传统的ML算法(如回归、随机森林和支持向量机)通常优于深度网络。2深度学习运用于实践是困难且昂贵的深度学习仍然是一项非常尖端的技术。您可以像许多人一样获得快速简便的解决方案特别是使用广泛使用的API例如Clarifai和Google的AutoML。但如果你想做一些定制化的事情这样的一些服务是不够的。除非你愿意把钱花在研究上否则你就会局限于做一些和其他人稍微相似的事情。这也是很昂贵不仅是因为需要获取数据和计算能力所需的资源还因为需要雇佣研究人员。深度学习研究现在非常热门所以这三项费用都非常昂贵。当你做一些定制化的事情时你会花费大量的时间去尝试和打破常规。3深层网络不易解释深层网络就像是一个“黑盒子”即使到现在研究人员也不能完全理解深层网络的“内部”。深层网络具有很高的预测能力但可解释性较低。由于缺乏理论基础超参数和网络设计也是一个很大的挑战。虽然最近有许多工具如显著性映射saliencymaps和激活差异activation differences它们在某些领域非常有效但它们并不能完全适用于所有应用程序。这些工具的设计主要用于确保您的网络不会过度拟合数据或者将重点放在虚假的特定特性上。仍然很难将每个特征的重要性解释为深层网络的整体决策。另一方面经典的ML算法如回归或随机森林由于涉及到直接的特征工程就很容易解释和理解。此外调优超参数和修改模型设计的过程也更加简单因为我们对数据和底层算法有了更深入的了解。当必须将网络的结果翻译并交付给公众或非技术受众时这些内容尤其重要。我们不能仅仅说“我们卖了那只股票”或“我们在那个病人身上用了这药”是因为我们的深层网络是这么说的我们需要知道为什么。不幸的是到目前为止我们所掌握的关于深度学习的所有证据或者解释都是经验主义的。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
