HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

كشف الانحراف القريب الأعمق

Liron Bergman Niv Cohen Yedid Hoshen

الملخص

يُعدُّ أقرب الجيران تقنية ناجحة ومستمرة منذ فترة طويلة للكشف عن الشذوذ. وقد تم تحقيق تقدم كبير مؤخرًا من خلال الطرق العميقة ذات التدريب الذاتي (مثل RotNet). ومع ذلك، تُظهر الميزات المستمدة من التدريب الذاتي عادةً أداءً أقل مقارنةً بالميزات المُدرَّبة مسبقًا على Imagenet. في هذه الدراسة، نستعرض ما إذا كان التقدم الأخير قادراً فعلاً على تفوق الطرق القائمة على أقرب الجيران عند تشغيلها في فضاء ميزات مُدرَّب مسبقًا على Imagenet. وقد أُظهر تجريبيًا أن النهج البسيط القائم على أقرب الجيران يتفوق على الطرق ذات التدريب الذاتي من حيث: الدقة، والعامِّية في حالات التدريب القليلة (few-shot generalization)، ووقت التدريب، ومقاومة الضوضاء، مع افتراضات أقل حول توزيع الصور.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp