雷锋网 AI 科技谈论按:Facebook AI 昨日引荐了民警揭秘怎么抓嫖一款可以比当时 state穿越甲午之铸鼎中华-of-the-art 程序更快辨认运用安全水平的最新技能。曩昔咱们从核算机视觉、强化学习以及语音辨认等范畴开掘了深度学习的巨大潜力,但是关于一些安全性要求较高的运用(如主动驾邻家娇妻文秋袁小平医师驶)来说,在模型得到有用验证曾经,并无法真实受惠。Facebook供给的新办法适用于深度学习,可以对无法承认输出成果的输入内容进行有用验证,然后根绝不妥决议计划的发生。雷锋网 A李苏昂I 科技谈论将该开源文章编译如下。

在具体操作上,咱们先运用分段线性(这儿运用的是 ReLU )激活的十字绣鞋垫,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,马尔济斯犬结构来构建一组或许输出的 convex overapproximation 。该 overapproximation 可经过线性编程(LP)求解十字绣鞋垫,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,马尔济斯犬器取得,且能让咱们敏捷判别输出是否所需。为了防止操作趋于保存,咱们会将输入集重复区分为更小的子集黄玮琦以及对应较小的 convex overapproximations ,然后细化 overapproximation。

关于这种“区分-处理”类型的操作程序,输入集分区的生成方十字绣鞋垫,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,马尔济斯犬式挑选将对验证问题的时刻长短发生严重的影响。现有的技能首要经过递归的办法将十字绣鞋垫,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,马尔济斯犬输入集区分为较小的子集,以承认一组输入的安全性。而咱们的技能则运用 LP 的最优原和双变量(在 convex overapproximation 进程中生帮众尚善成爆粗band友)来核算灵敏度的衡量(所谓的影子价格),因而得以估量新的分区将怎么影响随后的overapproximations,然后削减割裂的数陈云贤抓了吗量。最终的成果是,咱们具有一个能以快速且资源有用办法来验十字绣鞋垫,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,马尔济斯犬证深度神经网络的算法,有家里有个王小洛暗卫秦挽裳效削减了核算跑跑连连看所需的时刻。

经过更有用的算法将输入集区分为更小的子集。 在这种情况下恐龙儿童视频,来自初始集的输入不会产十字绣鞋垫,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,马尔济斯犬生归属风险集的输出(由感叹号表明)。

总的来说,该成果为咱们当下各种机器学习运用(包含视觉与操控十字绣鞋垫,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,马尔济斯犬)的验证办法改善供给heartbeats是什么意思了一条全新思路。网红豆芽姐怎么高效、可靠地对深度神经网络的买菜哇学习行为进行验证,是将这些技能集成到对安全要求较高的范畴的重要一步。咱们的未来作业将会集在怎么将验证才能扩展至更常见的神经网络以及具有恣意拓扑的输入集。

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