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          如何看待神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱?

          共 1951字,需瀏覽 4分鐘

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          2024-05-02 10:05

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          重磅干貨,第一時(shí)間送達(dá)


          編者薦語

           

          神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑箱的意思是我們知其然,不知其所以然,相關(guān)理論比較缺乏。別看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)論文汗牛充棟,但是大部分類似于technical report,告訴你我這么做效果不錯(cuò),具體原因不知道,只能“guess”,所以很容易被打臉。

          鏈接丨h(huán)ttps://www.zhihu.com/question/263672028/answer/430179912


          如何看待神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱?這一篇文章(www.argmin.net/2018/01/25/optics/)講得挺好的,他用光學(xué)系統(tǒng)類比深度學(xué)習(xí),非常形象。

          「從結(jié)構(gòu)來看」,無論是深度學(xué)習(xí)還是鏡頭,都是一層一層疊起來的,如下圖所示。

          「從設(shè)計(jì)流程來看」,當(dāng)要設(shè)計(jì)一個(gè)鏡頭的時(shí)候,往往以一個(gè)已知的鏡頭組合作為基礎(chǔ),這個(gè)已知的鏡頭組合一般都以發(fā)明這個(gè)鏡頭組合的人命名,類似于深度學(xué)習(xí)的里面的LeNet、AlexNet。然后你跑個(gè)仿真,看看這個(gè)基礎(chǔ)鏡頭組合的表現(xiàn)和你需要達(dá)到的要求存在哪些差距,在合適的地方插入合適的組件來磨平差距。接著,你用一個(gè)[數(shù)值優(yōu)化器]來調(diào)上述鏡頭組合的參數(shù),以發(fā)揮上述鏡頭組合最大的功效。這個(gè)類似于深度學(xué)習(xí)里面的優(yōu)化和調(diào)超參過程。

          「從系統(tǒng)組成部件來看」,光學(xué)組件有的起到反射作用,有的起到衍射作用,有的起到[折射作用],有的起到散射作用,有的起到相位校正作用等等。深度學(xué)習(xí)組件(conv、pool、relu等等)有的起到學(xué)習(xí)空間相關(guān)作用,有的起到防止過擬合作用,有的起到增加非線性作用等等。

          「從發(fā)展歷史來看」,伽利略時(shí)代雖然沒有光學(xué)理論,類似于現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí),但是同樣造出來了人類歷史上第一架天文望遠(yuǎn)鏡,推動(dòng)了天文學(xué)的發(fā)展。現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)也理論不足,但是極大地推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。「從結(jié)果看」,在幾百年里,經(jīng)過科學(xué)家的不懈努力,光學(xué)終于形成了一整套比較完備的體系,使得現(xiàn)在的光學(xué)工程師在設(shè)計(jì)鏡頭的時(shí)候有跡可循,而不是像幾百年前的伽利略一樣靠經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)。

          這一套完備的體系將光學(xué)分層了,如下圖所示,這樣的分層使得光學(xué)分工明確,每個(gè)人研究各自層的東西,一起推動(dòng)光學(xué)發(fā)展。上面的層是下面層的抽象,越往上能解釋越復(fù)雜的現(xiàn)象,見下圖所示,而相比而言深度學(xué)習(xí)里面的很多現(xiàn)象還得不到較好的解釋。

          光學(xué)也經(jīng)歷過黑箱時(shí)代,深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在就是黑箱時(shí)代,理論的前進(jìn)一般會(huì)晚于實(shí)踐,但是假以時(shí)日,理論肯定會(huì)完備起來,形成類似于當(dāng)前光學(xué)那樣的層層抽象的學(xué)術(shù)體系,只不過這個(gè)過程需要所有從業(yè)者一起的努力,和一定時(shí)間的積淀,也許幾十年,也許上百年。


          作者:mileistone  編輯:算法進(jìn)階(侵刪

             
          下載1:OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
          在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺(tái)回復(fù):擴(kuò)展模塊中文教程即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版,涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標(biāo)跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

          下載2:Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講
          小白學(xué)視覺公眾號后臺(tái)回復(fù):Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目即可下載包括圖像分割、口罩檢測、車道線檢測、車輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車牌識別、字符識別、情緒檢測、文本內(nèi)容提取、面部識別等31個(gè)視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺。

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