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    在警察领域高级人脸识别技术的一致性

    【导读】来自英国伯恩茅斯大学实验室的研究人员作出的贡献。近年来,人们对具有较高识别能力的人越来越感兴趣。然而,对这些人的识别主要依赖于一次单一的人脸记忆测试的标准性能。目前调查旨在审查30名警察的高级人脸识别技能的一致性,既包括进入同一过程的测试,也包括进入人脸处理不同组成部分的测试之间的一致性。各相关指标的总体绩效指标被发现,以孤立的测试分数确定不同的优秀表现。此外,不同表现的目标现值和目标缺席指数,表明信号检测措施是最有用的绩效指标。最后,观察到优越的记忆和匹配性能之间的分离。因此,超级识别器筛选程序应该包括总结相关测试多次尝试的总体指数,允许个人在不同(有时非常具体)的任务上进行高度排序。

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    开发 | 你的机器学习模型为什么会出错?奉上四大原因解析及五条改进措施

    对开发者来说,目前有一系列的机器学习模型可供选择。AI科技评论了解,可以用线性回归模型预测具体的数值,用逻辑回归模型对不同的运算结果进行归类,以及用神经网络模型处理非线性的问题等等。 不论哪一种,当模型选定之后,下一步就是利用大量的现有数据对相关的机器学习算法进行训练,探究既定的输入数据和预想的输出结果之间的内在关系。但这时可能会出现一种情况:训练结果能够成功应用于原始输入和输出,可一旦有新的数据输入就不行了。 或者说得更直白一点,应该怎样评估一个机器学习模型是否真的行之有效呢?AI科技评论从偏差、方差

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