2779 подписчиков
Исследователи из DeepMind представили новую работу по выравниванию визуальных представлений моделей машинного обучения с человеческими знаниями.
Модели глубокого обучения достигли успеха в широком спектре приложений, включая моделирование человеческого поведения в задачах зрения. Однако обучение моделей и человеческое обучение различаются, и представления моделей не всегда точно отражают иерархическую структуру человеческих концептуальных знаний.
Для решения этой проблемы исследователи предложили двухэтапный процесс выравнивания, который сначала использует человеческие суждения о "нечетности" для построения промежуточной модели, а затем применяет эту модель для создания более разнообразного синтетического набора данных для дообучения моделей.
Выровненные модели показывают значительно улучшенные результаты на когнитивных задачах, а также на ряде задач машинного обучения
#FREEDUROV
Около минуты
16 сентября 2024