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观点 | 用几何学提升深度学习模型性能，是计算机视觉研究的未来

机器之心  · 公众号  · AI  · 2017-05-01 13:55
    

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选自 Alexgkendall.com 作者：Alex Kendall 机器之心编译 参与：候韵楚、黄小天 深度学习使计算机视觉得以蜕变。如今，绝大多数问题的最佳解决方案是基于端到端的深度学习模型，尤其是当卷积神经网络倾向于开箱即用后便深受青睐。但这些模型主要为大型黑箱，其透明度很差。 尽管如此，我们仍旧在深度学习领域获得了显著成果，即研究人员能通过一些数据以及使用基本的深度学习 API 所编写的20 余行代码来获得大量容易得到的成果。虽然这些成果很有突破性，但我认为它们往往过于理想化，且缺乏原则性理解。 本篇博文中，我将提出理由证明，人们通常会生硬地应用深度学习模型来处理计算机视觉问题，但实际上我们能够做得更好。我攻读博士 ………………………………

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