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    2019-06-19 来源:中国新闻网

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    1991少年张三丰演员表但是,实际情况或许并没有这么美好。重复使用相同的测试集,无法推广到新数据作者特别指出,他们的实验引起的分布转移(distributionalshift)既不是对抗性的(adversarial),也不是不同数据源导致的结果。因此,即使在良性环境中,分布转移也会带来严峻的挑战,研究人员需要思考,目前的模型真正能泛化到什么程度。作者表示,他们的结果展现了当前机器学习进展令人意外的一面。尽管CIFAR-10测试集已经被不断适应(adapting)了很多年,但这种趋势并没有停滞。表现最好的模型仍然是最近提出的Shake-Shake网络(Cutout正则化)。而且,在新的测试集置上,Shake-Shake比标准ResNet的优势从4%增加到8%。这表明,瞄准一个测试集猛攻的研究方法对过拟合而言是十分有效的。

    热血江湖门挂然后,在新测试集上评估了30个图像分类器的性能,包括经典的VGG、ResNet,最近新提出的ResNeXt、PyramidNet、DenseNet,以及在ICLR2018发布的Shake-Drop,这个Shake-Drop正则化方法结合以前的分类器,取得了目前的state-of-art。现在,在整个算法和模型设计过程中,多次重复使用相同的测试集的做法已经被普遍接受。尽管将新模型与以前的结果进行比较是很自然的想法,但显然目前的研究方法破坏了分类器独立于测试集这一关键假设。这种不匹配带来了明显的危害,因为研究人员可以很容易地设计出只能在特定测试集上运行良好,但实际上无法推广到新数据的模型。【新智元导读】我们对机器学习的发展认识,很大程度上取决于少数几个标准基准,比如CIFAR-10,ImageNet或MuJoCo。这提出了一个至关重要的问题:我们对目前机器学习进展的衡量有多可靠?

    小学生持刀弑母机器学习研究也需要注意可重复性近年来人工智能发展,大的,比如一项又一项超越人类水平的进步,以及小的、甚至几乎每天都在发生的(这要感谢Arxiv),比如在各种论文中不断被刷新的state-of-the-art,无不让人感叹领域的蓬勃。由结果可知,新测试集上模型的精度相比原始测试集有明显下降。例如,VGG和ResNet这两个模型在原始数据集上准确率为93%,而在新测试集上降为了85%左右。此外,作者还表示,他们发现现有测试集上模型的性能相比新测试集更加具有预测性。【新智元导读】我们对机器学习的发展认识,很大程度上取决于少数几个标准基准,比如CIFAR-10,ImageNet或MuJoCo。这提出了一个至关重要的问题:我们对目前机器学习进展的衡量有多可靠?

    编辑:陈建

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