Inception v3
PulseAugur coverage of Inception v3 — every cluster mentioning Inception v3 across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
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OpenAI-affiliated researchers integrate FID into training, achieving sub-0.8 ImageNet scores
Researchers from USC, CMU, CUHK, and OpenAI have developed a new method called FD-loss that allows the Fréchet Inception Distance (FID) metric to be directly incorporated into the training process of image generation mo…
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Spark+AI Summit 2020：笔记涵盖特征工程、数据质量和模型效率
Eugene Yan 撰写的 Spark+AI Summit 2020 笔记涵盖了深度学习和数据工程中的实际应用和通用性会谈。特定应用会话重点介绍了 Airbnb 的 Zipline 等特征工程框架和 Sputnik 数据工程框架，以及 Gojek 的 Feast 和 Netflix 的数据质量方法。通用性会谈则侧重于通过模型剪枝、量化和蒸馏等技术提高深度学习效率，并引用了 IBM 和 Instagram 的示例。
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OpenAI及研究人员揭示AI在对抗性攻击下的脆弱性
OpenAI的研究人员正在探索神经网络中对抗鲁棒性在不同类型扰动间的迁移性。他们的研究结果表明，针对一种扰动类型的鲁棒性并不总是能保证对其他扰动类型的鲁棒性，有时甚至可能适得其反。他们建议使用多种类型的扰动和不同大小的扰动来评估对抗性防御，以确保全面的安全性。此外，OpenAI正在将对抗性样本作为一个具体的AI安全问题进行研究，并指出它们可能导致严重问题，例如欺骗自动驾驶汽车。