
現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)受到了大家的青睞,這是因為深度學(xué)習(xí)有很多實用的技術(shù),而這些技術(shù)都有值得我們學(xué)習(xí)的知識。所以現(xiàn)在有很多人都去學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí),但是在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)過程中有兩個問題需要我們?nèi)タ紤],那么這兩個問題到底是什么呢?下面我們就給大家介紹一下這兩個問題。
深度學(xué)習(xí)需要考慮的兩個問題就是如何在樣本數(shù)量有限的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練算法,以便讓它們在能夠完全捕捉真實世界復(fù)雜度的無限大數(shù)據(jù)集上也能發(fā)揮出好的表現(xiàn);第二個問題就是如果我們手中只有有限的數(shù)據(jù)集,我們要如何高效地測試這些算法才能確保它們在無限大數(shù)據(jù)集上也有好的表現(xiàn)。
這就涉及到了克服組合問題,有一些目前形式的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法比如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似的方法,其實有時候我們可能永遠(yuǎn)也無法完善解決組合爆炸的問題。其實還有一些比較有潛力的方法,那就是在組合性的數(shù)據(jù)上進行測試,下面我們就給大家介紹一下這種方法。
在克服組合問題上,在組合性的數(shù)據(jù)上測試是一個好辦法,測試視覺算法的一個潛在的挑戰(zhàn)是我們只能在有限的數(shù)據(jù)上測試,即便我們測試的算法是為了解決真實世界中巨大的組合復(fù)雜度而設(shè)計的。博弈論中對這種問題的思考方式是關(guān)注于那些最糟糕的情況解決得如何,而不那么關(guān)注平均難度的狀況解決得如何。而有限數(shù)據(jù)集中的平均難度的結(jié)果意義并不高,尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)集無法完全捕捉到問題的組合復(fù)雜性的時候。更為關(guān)注最糟糕的情況當(dāng)然是有一定理由的,我們都知道,失誤都是更容易在復(fù)雜的情況下出現(xiàn),出現(xiàn)以后也更可能帶來嚴(yán)重的后果。
如果失效模式可以在低維空間中捕捉到,比如可以縮小到只有兩三個因素的影響,我們就可以通過計算機圖形學(xué)和網(wǎng)格搜索的方法進行研究。但是對于多數(shù)視覺任務(wù),尤其是涉及組合性數(shù)據(jù)的任務(wù),我們就很難分辨出來一小組影響因素并獨立地研究它們。一種策略是在標(biāo)準(zhǔn)的對抗性訓(xùn)練的基礎(chǔ)上進行拓展,讓它也可以作用于非局部的結(jié)構(gòu),方法是允許模型對圖像的主要結(jié)構(gòu)、場景做復(fù)雜的操作,但同時不顯著改變?nèi)祟惖挠^感。把這種方法拓展到視覺算法用來解決組合復(fù)雜度的問題仍然有不小挑戰(zhàn)。不過,如果我們設(shè)計算法的時候心里就注意著復(fù)合性的事情,它們的顯式結(jié)構(gòu)也可以讓我們更方便地進行診斷并判斷它們是如何失效的。
通過這篇文章我們不難看出深度學(xué)習(xí)中需要思考的兩個問題都是值得我們深思的,同時從側(cè)面上也可以說明深度學(xué)習(xí)還有很長的路要走。相信在未來,深度學(xué)習(xí)能夠幫助我們解決更多的問題。
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