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深田咏美在线

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为避免这些问题,弗吉尼亚理工大学电子与计算机工程助理教授杜鲁夫·巴特拉(Dhruv Batra)采用了一种更高级的实验方法对深度网络进行解读。他没有去试图寻找网络内部结构的规律,而是用一种眼动追踪技术分析神经网络的行为。在研究生阿比谢克·达斯(Abhishek Das)和哈什·阿格拉瓦尔(Harsh Agrawal)的带领下,巴特拉的团队向一个深度网络就某张图片提问,如房间窗户上是否有窗帘等等。不同于AlexNet或类似系统,达斯的网络每次只关注图片的一小部分,然后“扫视”图片各处,直到该网络认为已经得到了足够的信息、可以回答问题为止。经过充分训练后,这一深度神经网络的表现已经非常出色,精确度足以与人类的最高水平媲美。

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