题目

【理解计算机视觉损失函数】《Understanding Loss Functions in Computer Vision!》by Sowmya Yellapragad

关键字

计算机视觉,损失函数,卷积神经网络的不足,人工智能,深度学习

简介

本文是Demystifying AI的一部分, Demystifying AI是一系列文章(旨在)消除有关AI的术语和神话的歧义。

经过漫长的冬季之后,人工智能的发展经历了炎热的夏天,这主要归功于深度学习和人工神经网络的发展。更准确地说,对深度学习的新兴趣很大程度上归功于卷积神经网络(CNN)的成功,卷积神经网络是一种特别擅长处理可视数据的神经网络结构。

但是,如果我告诉您CNN根本存在缺陷怎么办?这就是深度学习的先驱之一Geoffrey Hinton 在AAAI会议(主要的年度AI会议之一)上的主题演讲中谈到的内容。

Hinton与Yann LeCun和Yoshua Bengio一起参加了会议,他与他共同构成了都灵奖的“ 深度学习教父 ”三人组,他谈到了CNN以及胶囊网络的局限性,这是他在AI上的下一个突破的总体规划。

作者

Sowmya Yellapragad

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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

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