重新審視深度學習時代數據的非理性效果

文 / 機器感知指導教師 Abhinav Gupta 過去十年裏，計算機視覺領域取得了巨大成功，這在很大程度上得直接歸功於深度學習模型在機器感知任務中的應用。 此外，自 2012 年以來，這些系統的表徵能力取得了長足的進步，這歸因於： (a) 極爲複雜的更深度模型的建立； (b) 計算能力不斷提升； (c) 可獲得大規模的標註數據。 儘管計算能力和模型複雜度每年都在不斷提升（已從 7 層的 Ale

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