Специалисты США создали технологию, способную избавлять от предвзятости нейросетевые алгоритмы, что применяются для распознавания лиц. Отмечается, что разработка помогает значительно повысить уровень распознавания.
Ученые Соединенных Штатов сумели создать технологию, которая может избавлять нейросетевые алгоритмы, что применяются для распознавания лиц, от предвзятости. Специалисты отмечают, что именно она играет роль ключевой проблемы машинного обучения.
По замечанию ученых, разработанный ими механизм позволяет следить за основной сверточной нейросетью. Как сообщает Planet Today, специалисты добавили дополнительный алгоритм выравнивания выборки в механизм машинного обучения, который, в свою очередь, необходим для распознавания человеческих лиц.
Специалисты объяснили, что в случае, если алгоритм будет плохо распознавать лицо лысых людей, дополнительный механизм проследит за подбором других похожих фотографий, снизив ту самую предвзятость.
Интересно? Жми, чтобы подписаться на сайт в Яндексе
Автор: Вера Вырвич
Оставить Комментарии
Лента новостей
11:08
В Москве создадут автомобильные зоны, закрытые для "неэкологичного" транспорта
11:07
Замглавы Росгеологии лишился работы после скандального видео в Сети
11:03
Мама не сдается: дочь Нины Руслановой рассказала о борьбе артистки с тяжелой болезнью
11:01
На Украине прогремел взрыв на коксохимическом заводе
10:54
Китай намерен развивать сотрудничество с Венесуэлой даже при санкциях США
10:46
Apple обяжут оснащать iPhone и Mac российскими антивирусами
10:40
Из бизнес-центра "Лахта-2" в Петербурге эвакуировали сотрудников
10:36
"Куда еще задорнее?!": стилист раскритиковала макияж и внешний вид "мальдивской шоколадки" Волочковой
10:35
Минтруд намерен оставить офисных работников без медосмотра
10:23
Ученые нашли в Арктике гены, которые делают бактерии устойчивыми к антибиотикам
10:17
Сбой FaceTime для iPhone позволяет тайно прослушивать собеседника
10:13
Волочкова "укротила своего дракона" и рассказала о дуэте с Джигурдой
9:56
Ученые сумели отучить нейросеть от предвзятости саморегуляцией выборки
9:50
В Гидрометцентре рассказали, что весна придет раньше апреля
9:48
Роскачество назвало лучшие приложения для изучения английского языка
9:25
"Непродуманный дядя": россияне отреагировали на отказ депутата Рады извиниться перед Скабеевой
9:22
Захарова объяснила запись в блокноте Болтона о "солдатах в Колумбию"
9:17
В Раде назвали крупнейшим провалом Киева строительство "Северного потока – 2"
8:57
В Кронштадте нашли истощенный труп годовалого ребенка
8:44
Школьникам в Бурятии за опоздание пришлось весь урок сидеть в противогазах
8:31
В петербургской школе во время уроков физрук избил 13-летнего ученика
8:21
В Крыму потребовали от Украины предоставить информацию о пропавшем капитане "Норда"
8:09
Эксперты рассказали, как вырастут зарплаты россиян в 2019 году
7:46
Украинские ВСУ выпустили по ЛНР гранаты и мины
7:32
Эксперт: все население США уничтожат десять "Сарматов"
7:11
Из носа британки выпало кольцо, которое она потеряла 12 лет назад
6:54
Минюст США: Расследование Мюллера по "российскому делу" близится к завершению
6:42
Турист не побоялся подержать в руках ядовитого осьминога
6:27
СМИ: США разрабатывает новую "суперпушку"
6:12
Семью Майкла Джексона возмутил новый документальный фильм о музыканте
Загрузка…
#LentaInformComposite617401 .mgheader{display: none !important}
#LentaInformComposite617401 .mctitle a{
display: block;
font-size: 14px;
line-height: 18px;
font-weight: 400;
font-family: Arial;
color: #000;
text-decoration: none;
text-align: left;
}
#LentaInformComposite617401 div.mctitle {
margin: 0;
padding-top: 0;
}
#LentaInformComposite617401 img.mcimg{
margin-right: 5px;
border-radius: 50%;
max-width: 60px;
max-height: 60px;
}
#LentaInformComposite617401 div.mcimg{
max-width: 60px !important;
margin-right: 5px !important;
}
#LentaInformComposite617401 .mgbox {
padding-top: 0 !important;
margin-bottom: 0 !important;
}
#LentaInformComposite617401 .mgline {
margin-bottom: 0 !important;
padding-top: 8px !important;
}
#LentaInformComposite617401 .mgbox .text-elements{
width: 100% !important;
max-width: unset !important;
}
#LentaInformComposite617401 .mgline .text-elements a{
display: block;
padding-top: 5px;
}
#LentaInform12402 .mgbox .image-with-text,#LentaInform12615 .mgbox .image-with-text,#LentaInformComposite617401 .mgline .image-with-text{
padding: 0 !important;
border: unset !important;
}
Новости партнёров
Новости smi2.ru
новости
#IF{margin: 20px -10px;}
#LentaInformComposite628319 .mgheader,.da_adp_links{display: none}
#LentaInformComposite628319 .mgbox{padding-top: 0 !important}
#nns2 tr td.da_adp_teaser{
vertical-align: top !important;
text-align: left !important;
padding: 0 20px !important;
border: 0 solid #CCCCCC !important;
border-right-width: 1px !important;
width: 25%;
}
#nns2 tr td.da_adp_teaser td {
border-bottom-style: none;
}
#nns2 tr td.da_adp_teaser:first-child {
padding-left: 0 !important;
}
#nns2 tr td.da_adp_teaser:last-child {
border-right-color: transparent !important;
}
#nns2{
width: 1200px;
padding-bottom: 20px;
border-bottom: 1px solid #CCCCCC;
padding-top: 0;
}
#nns2 .nnn-block IMG{
width: 263px !important;
height: auto !important;
}
#nns2 tr td.da_adp_teaser:hover img{
-webkit-filter: brightness(80%);
filter: brightness(80%);
}
#nns2 tr td.da_adp_teaser:hover > a{
color: #0829cc !important;
}
#nns2 tr td.da_adp_teaser > div{
width: 100% !important;
}
#nns2{padding-top: 0px !important;}
.nnn-block-1923113 {
padding-top: 20px;
}
.smiimg11704 a,.smiimg10315 a,.ribinformerh .ribimgh a{
display:block;
max-height:175px;
overflow:hidden;
}
.smiteaser-row11704,.smiteaser-row10315 {
display: table;
}
#partners8 .image-container, #partners2 .image-container{width:100% !important;}
#partners8 .mctitle a, #partners2 .mctitle a{font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;}
#partners8 .mgline, #partners2 .mgline{box-shadow: 0 2px 2px 0 rgba(0,0,0,0.16), 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.08) !important;}
#partners1 .pholder {
width: 100% !important;
max-width: 100% !important;
}
.relap-default__logo{display:none}
.relap-default__top-container.relap-default__view-strings[data-relap-max-column-quantity=»1″] {
max-width: 100%;
padding: 0;
}
.relap-default__view-strings .relap-default__block-title{
padding: 5px 7px;
background: #0829cc;
color: #fff;
}
.relap-default__view-strings.relap-default__with-brand .relap-default__items-container {
padding-bottom: 20px;
margin: 0;
}
.relap-default__view-strings .relap-default__item {
max-width: 100%;
}
.relap-default__view-strings .relap-default__item-inner{
padding: 0;
max-height: 38px;
}
.relap-default__full-item-link .relap-default__item-inner a{
padding: 10px 15px;
}
#btnnext{position: static;
background: #0829cc;
z-index: 9999;
padding: 0;
height: auto;
width: 300px;
box-shadow: 0 0 10px 0 rgba(0, 0, 0, 0.3);
text-align: center;
color: #ffffff;
font: 16px/19px ‘Arial’;
text-transform: uppercase;
text-decoration: none;}
div#btnnext:after {
content: »;
position: absolute;
width: 0;
height: 0;
right: 17px;
top: 0px;
border: 7px solid transparent;
border-top: 12px solid #fff;
transition: 0.5s ease;
}
#btnnext.showed{
position: fixed;
bottom: 0px;
left: 0;
right: 0;
padding: 11px 30px 9px;
margin: auto;
cursor:pointer;
}
div#btnnext.showed:after{
top:14px
}
Главная
•
{{:category}}
{{:title}}
{{:time}}
В закладки
{{: date_num }}
{{: postViewsCnt }}
{{:content}}
{{:publicAuthorString}}
Добавить комментарий