n******7
发帖数: 12463 | 1 首先得声明我对DL看的新闻多，实际经验少
我一直觉得DL类比人类学习，最大的不同是需要大量的data
对人类小孩来说，即使之前从来没见过
学习什么是猫可能只要看一两次就够了
对机器需要大量猫和非猫的图片来训练才行
但是有了transfer learning，机器可以把之前用了识别狗 and/or 其他类似动物的
model改吧改吧，再加上少量猫的图片，就可能可以很好识别猫了，这是不是跟人类很
像了？
我怀疑人类大脑，或者是genome里面已经build-in了一个基础模型，所以小孩稍微接触
一些sample就能很快的学会分辨 |
L****8
发帖数: 3938 | 2 joke而已
有空做做我100伪币悬赏的题
【在 n******7 的大作中提到】
: 首先得声明我对DL看的新闻多，实际经验少
: 我一直觉得DL类比人类学习，最大的不同是需要大量的data
: 对人类小孩来说，即使之前从来没见过
: 学习什么是猫可能只要看一两次就够了
: 对机器需要大量猫和非猫的图片来训练才行
: 但是有了transfer learning，机器可以把之前用了识别狗 and/or 其他类似动物的
: model改吧改吧，再加上少量猫的图片，就可能可以很好识别猫了，这是不是跟人类很
: 像了？
: 我怀疑人类大脑，或者是genome里面已经build-in了一个基础模型，所以小孩稍微接触
: 一些sample就能很快的学会分辨
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n******7
发帖数: 12463 | 3 看了一下，64张图训练太少了吧
估计即使transfer learning目前也不行
另外，我感觉可以把data augmentation看作学习的一步，以后可能可以更好整到学习
过程中
毕竟DNN是个复杂的结构，没有足够的data怎么train？
【在 L****8 的大作中提到】
: joke而已
: 有空做做我100伪币悬赏的题
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L****8
发帖数: 3938 | 4 非线性形变 现在还不能整合到神经网络里面
google brain有篇文章可以整合affine形变 似乎 有点意思
【在 n******7 的大作中提到】
: 看了一下，64张图训练太少了吧
: 估计即使transfer learning目前也不行
: 另外，我感觉可以把data augmentation看作学习的一步，以后可能可以更好整到学习
: 过程中
: 毕竟DNN是个复杂的结构，没有足够的data怎么train？
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k****z
发帖数: 1863 | 5 人的学习决定不是看看图片那么简单
人有five senses,还有感情交流，这些在人的学习过程中全部开动
电脑差的太远，所谓的学习只不过机械的程序 |
x****u
发帖数: 44466 | 6 很显然有基础模型啊
人类性向就是大脑基础参数决定的，出生前在母体内被激素控制。所以有人天生是gay
或者les。
【在 n******7 的大作中提到】
: 首先得声明我对DL看的新闻多，实际经验少
: 我一直觉得DL类比人类学习，最大的不同是需要大量的data
: 对人类小孩来说，即使之前从来没见过
: 学习什么是猫可能只要看一两次就够了
: 对机器需要大量猫和非猫的图片来训练才行
: 但是有了transfer learning，机器可以把之前用了识别狗 and/or 其他类似动物的
: model改吧改吧，再加上少量猫的图片，就可能可以很好识别猫了，这是不是跟人类很
: 像了？
: 我怀疑人类大脑，或者是genome里面已经build-in了一个基础模型，所以小孩稍微接触
: 一些sample就能很快的学会分辨
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