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在检测阴影区域的时候,我们也面临类似的问题。正如这幅图展示的这样,如果只从局部区域来判断它是不是阴影,这个问题是十分困难的。

我们并不知道这个黑色区域到底是一个阴影还是一个黑色物体,所以我们需要通

除此之外,我们还需要分析不同方向的上下文信息。如图所示,当我们比较a区域

可是当我们去比较c区域和a区域的时候,我们并不能从c区域来判断a是不

如果我们使用之前的方法,位于黄色区域的阴影可能会检测不到。但是,当我

因此,我们的方法可以有效的检测到位于黄色区域的阴影。

什么是spatialcontextfeatures?

为了传播图像的全局上下文信息,我们使用空间rnn来获取空间上下文特征,该特征叫做spatialcontextfeatures

导语:理解神经网络的新思路——关键数据通路雷锋网(公众号:雷锋网)ai研习社按:神经网络长久以来的“黑盒”属性,导致人们一直

在近日的ai研习社大讲堂上,清华大学的王宇龙就从模型理解的角度入手,为我

ai/open/course/520

分享主题:利用关键数据通路理解神经网络方法介绍——distillationguidedrouting(dgr)算法

结果分析——路由的通路包含一定语义含义,帮助我们更好地理解网络行为

应用领域——安全对抗样本检测

雷锋网ai研习社将其分享内容整理如下:

这张图大概总结了一下当前这种网络可解释性的含义,我们常常把这种网络、深度神经网络看作一个blackboxmodel,也就是一个黑盒模型,就像图片中所描述的一样。

我们想知道网络里面运行的时候到底在做什么,学习完之后究竟学习到什么样的知

左边绿色箭头指向的,是说我将网络所做的决策,或者说预测结果,直接归因

右边蓝色箭头指向的则是第二种方向也就是将网络所学到的这种行为或者特征和人

下面又是另外一种方向,我画了一个显微镜的图案来表示,我们要直接去探求网络

 我再细说一下这三个方向。 第一类方法是归因到数据层

第二类方法是归因到知识上去,这种被称作featuredecoding的

第三类方法是直接去理解模型本身的行为。这一类方法。

对抗样本对抗样本本专题为雷锋网的对抗样本专题,内容全部来自雷锋网精心

清华大学王宇龙:如何通过关键数据通路去理解网络行为?|ai研

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导语:而从中国过去十二个月的搜索数据可以看到,虽然tensorflow的热度依旧占据领先地位,但

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2016年初,微软开源cntk深度学习工具包。cntk具有相当不错的可扩展

2017年初,facebook在torch的基础上,针对python语言发布了全新的机

而在国内,2016年8月底,百度开源自研深度学习平台paddlepadd

今年7月,小米也拥抱开源,发布自家深度学习框架mace。据悉,mac

这一年,雷锋网ai科技评论也在时刻关注着这些发展和变化,而关于使用哪个深

从googletrends过去三年的统计数据可以看到,在全球范围内计算

基于全球过去三年间的搜索数据,可以看到,tensorflow相关查询排名前三的热词分别是:

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tensorflowmachinelearning

tensorflowgithubkeras 相关查询排名前三的

keraspython

tensorflowkeras__。

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