關于深度學習和小樣本學習問題的新認識

第一個問題,小樣本學習問題

之前,我一直認為深度學習的小樣本學習能力差,是因為不應該用統計的手段,但現在意識到不是因為統計的問題,而是因為重新發明了輪子,信息利用度不夠,舉個例子自然圖像識別的第一層是方向基,線條基,大家都在重復地訓練第一層就是重復勞動,第二層、第三層也有類似的問題,其實前面幾層都用通用性,即使到了后面幾層,不同的訓練之間也是有大量共通的東西。而通用智能的解決方案在于提供了一種靈活、高度的可復用機制。說白了,當我們有足夠好的條件的時候,我們會盡量減少統計,但統計的本質沒有錯。 Read more

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