实际应用中深度学习模型泛化
为什么说在真实情境中进行深度学习是提升模型泛化能力的关键？
从“数据”到“情境”：重新定义输入传统深度学习的成功在很大程度上依赖于大规模、高质量、标注清晰的“干净”数据集，如ImageNet，真实世界的数据远非如此理想，基于真实情境的深度学习首先要求我们重新审视并扩展对“数据”的理解，将其提升到“情境”的维度，这意味着数据采集和预处理必须考虑以下几个关键因素：多样性与长……
从“数据”到“情境”：重新定义输入传统深度学习的成功在很大程度上依赖于大规模、高质量、标注清晰的“干净”数据集，如ImageNet，真实世界的数据远非如此理想，基于真实情境的深度学习首先要求我们重新审视并扩展对“数据”的理解，将其提升到“情境”的维度，这意味着数据采集和预处理必须考虑以下几个关键因素：多样性与长……
