【深度学习】何恺明和刘壮新作：消除数据集偏差的十年之战

作者丨量子位      来源丨量子位     编辑丨极市平台MIT新晋副教授何恺明，新作新鲜出炉：瞄准一个横亘在AI发展之路上十年之久的问题：数据集偏差。该研究为何恺明在Meta期间与刘壮合作完成，他们在论文中指出：尽管过去十多年里业界为构建更大、更多样化、更全面、偏差更小的数据集做了很多努力，但现代神经网络似乎越来越善于”识破”并利用这些数据集中潜藏的偏差。这不禁让人怀疑：我们在消除数据集偏差的战斗中，真的取得了胜利吗？数据集偏差之战，在2011年由知名学者Antonio Torralba和Alyosha Efros提出——Alyosha Efros正是Sora两位一作博士小哥（Tim Brooks和William Peebles）的博士导师，而Antonio Torralba也在本科期间指导过Peebles。当时他们发现，机器学习模型很容易“过拟合”到特定的数据集上，导致在其他数据集上表现不佳。十多年过 ………………………………