如果增加多层感知机的隐层层数,测试集的分类错误会减小。

假设在 ImageNet 数据集(对象识别数据集)上训练卷积神经网络。然后给这个训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。

增大卷积核的大小必然会提高卷积神经网络的性能。

数据标注是对文本.图像.语音.视频等待标注数据进行归类.整理.编辑.纠错.标记和批注等操作,为待标注数据增加标签,生产满足机器学习训练要求的机器可读数据编码。

标签是标识数据的特征.类别和属性等,可用于建立数据及机器学习训练要求所定义的机器可读数据编码间的联系。

标注任务是按照数据标注规范对数据集进行标注的过程。

标注工具是数据标注员完成标注任务产生标注结果所需的工具和软件。标注工具按照自动化程度分手动.半自动和自动三种。

在数据清洗中,应对所采集的数据进行筛检,去掉重复的.无关的数据,对于异常值与缺失值进行查缺补漏,同时平滑噪声数据,最大限度纠正数据的不一致行和不完整性,将数据统一成合适于标注且与主题密切相关的标注格式,以帮助训练更为精确的数据模型和算法。

语义分割通过确保图像的每个组成部分仅属于一个类别来解决物体检测的重叠问题。通俗的来说就是语义分割是对区域内的像素分类而不是目标分类。

人工智能训练师是通过分析产品需求和相关数据,完成数据标注规则的制定,最终实现“提高数据标注工作的质量和效率”以及“积累细分领域通用数据”的价值。

所谓的训练数据,就是经过预处理后,有相对稳妥.精确的特征描述的数据集,以“样本”形式参与模型开发工作。

泛化能力是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。

在同一张图样中,同类图线的宽度应一致。虚线.点画线及双点画线的画.长画和间隔应各自大致相等。

人工神经网络,以数学模型模拟神经元活动,是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。

2018年,国务院印发《新一代人工智能发展规划》。