Почему нейросети путают кошек с собаками: ограничения машинного зрения

Доклад · 10–15 страниц · Информатика · студент

Анализируем типичные ошибки свёрточных сетей: adversarial examples, проблемы с ракурсом и окклюзией. Ищем пути улучшения.

В 2017 году нейросеть Google с 99% уверенностью определила панду как гиббона. Разберём, почему алгоритмы видят мир не так, как люди, и где пролегает граница их возможностей. Речь пойдёт об атаках состязательными примерами и несовершенстве обучающих данных.

Работа по этой теме — за несколько минут. План и структура бесплатно и без регистрации, оплата — только за готовый документ с оформлением по ГОСТ.

Сгенерировать доклада по этой теме

Примерная структура работы

  1. Как нейросеть учится различать объекты
    • <built-in method title of str object at 0x7f87807df360>
    • <built-in method title of str object at 0x7f87807df9e0>
    • <built-in method title of str object at 0x7f87804797d0>
  2. Состязательные атаки: невидимые глазу искажения
    • <built-in method title of str object at 0x7f87806e4c90>
    • <built-in method title of str object at 0x7f87807dfab0>
    • <built-in method title of str object at 0x7f87806e5f20>
  3. Биологические vs машинные зрительные системы
    • <built-in method title of str object at 0x7f87806e75d0>
    • <built-in method title of str object at 0x7f87807dfb80>
    • <built-in method title of str object at 0x7f8780479df0>
  4. Методы борьбы с ошибками и их цена
    • <built-in method title of str object at 0x7f878082ad30>
    • <built-in method title of str object at 0x7f87806e7470>
    • <built-in method title of str object at 0x7f8780825200>

Структуру можно менять: перед оплатой вы бесплатно правите главы и параграфы под требования преподавателя.

← Все темы · Всё про «доклад»