z****e
发帖数: 54598 | 1 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: superapc (apc), 信区: Military
标 题: Re: 打脸文章：关于deep learning
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Mar 11 03:26:40 2015, 美东)
文科生写的文章，逻辑不通
按这个文章逻辑来，郭敬明扣不了篮，所以姚明也肯定没法扣篮 |
z****e
发帖数: 54598 | 2 wdong怎么看？
我觉得superapc说得很对
那篇文章里面的例子都瞎扯
基本上都是打自己的脸 |
w***g
发帖数: 5958 | 3 这种中文二手货也看，你们水平太低了。既然你点我名我就评一下。
文章本身逻辑没有问题，但是此文作者连机器学习的门也没入。
任何机器学习的算法都基于一个基本假设，就是测试集和训练集来自同样的分布。
deep learning无非也就是个高维曲线拟合，似这等人为构造非自然样本，自然很容易
让模型失效。要改正也很容易，把搜索范围限制在自然图片的范围内即可，比如图片用
不同的角度，光线，照相机拍摄。只不过那样的话最后得到的最优图片就是目标对象的
典型图片了。
【在 z****e 的大作中提到】
: wdong怎么看？
: 我觉得superapc说得很对
: 那篇文章里面的例子都瞎扯
: 基本上都是打自己的脸
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N******K
发帖数: 10202 | 4 你说的不对
这是discriminative learning的问题
只学习类之间的不同点 不能做到重构物体本身 所以可以被文章中的方法攻击
【在 w***g 的大作中提到】
: 这种中文二手货也看，你们水平太低了。既然你点我名我就评一下。
: 文章本身逻辑没有问题，但是此文作者连机器学习的门也没入。
: 任何机器学习的算法都基于一个基本假设，就是测试集和训练集来自同样的分布。
: deep learning无非也就是个高维曲线拟合，似这等人为构造非自然样本，自然很容易
: 让模型失效。要改正也很容易，把搜索范围限制在自然图片的范围内即可，比如图片用
: 不同的角度，光线，照相机拍摄。只不过那样的话最后得到的最优图片就是目标对象的
: 典型图片了。
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