专栏名称: AI前线
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性能翻倍!斯坦福Matei团队推出机器学习模型优化新方法

AI前线  · 公众号  · AI  · 2019-03-18 18:30
作者|Daniel Kang 等 译者|阿拉丁 编辑|Debra AI 前线导读:机器学习模型正在被越来越多地部署在任务关键型系统中,比如自动驾驶汽车。然而,这些模型可能会因为各种复杂的原因失效,应用程序开发人员必须找到调试这些模型的方法。我们建议在 ML 模型调试任务中使用软件断言。有了模型断言,ML 开发人员就可以为模型输出指定特定的约束。模型断言可以是确定性的或者“模糊的”,即概率性的。我们提出了几种在 ML 调试中使用模型断言的方法,包括运行时监控、执行纠正动作,或进行“硬采样”,通过人为标记和弱监督学习进一步训练模型。在视频分析任务中,我们发现简单的断言可以有效地发现错误,而且纠正规则可以有效地纠正模型输出(分别高达 ………………………………

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