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联想徐飞玉:可解释性对机器深度学习是很大的挑战
发表时间:2019-11-03 17:18:56浏览次数:1114
[摘要] 智慧视通ceo 丁超辉“智慧视通可以通过对视频流实时分析,获取人、车等目标对象,基于提取到各种形体数据进行分析,从而获取目标对象移动路径。”此次大会,智慧视通在云栖小镇布置社会面联防系统便是ai视觉大

联想人工智能实验室负责人徐飞宇认为,可解释人工智能很重要。研究者不仅要追求模型的准确预测结果,还要忽略模型的可解释性。目前,深层神经网络对人类来说仍然是一个“黑匣子”,导致人类害怕使用和不能使用它,从而阻碍了人工智能的登陆和商业化。可解释性是机器学习,尤其是深度学习的一大挑战。(腾讯一线)

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