Facebook AI 用 10 亿张来自Instagram的随机、未标注图像预训练了一个参数量达 13 亿的自监督模型 SEER,该模型取得了自监督视觉模型的新 SOTA,可能会为计算机视觉领域打开一个新篇章。
第一为算法,其需要从大量的随机图像中学习,而不需要任何元数据或注释;
第二为卷积网络,ConvNet——模型需要足够大,可以从数据中捕捉和学习每一个视觉概念。
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Facebook AI 用 10 亿张来自Instagram的随机、未标注图像预训练了一个参数量达 13 亿的自监督模型 SEER,该模型取得了自监督视觉模型的新 SOTA,可能会为计算机视觉领域打开一个新篇章。
第一为算法,其需要从大量的随机图像中学习,而不需要任何元数据或注释;
第二为卷积网络,ConvNet——模型需要足够大,可以从数据中捕捉和学习每一个视觉概念。
机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。
一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。