深度学习中的黑魔法：人类技能如何影响网络训练
计算机视觉与模式识别
2020-08-14 v1
摘要
用户先前的深度学习经验如何影响准确率？我们基于31名具有不同经验水平的参与者提出一项初步研究。他们的任务是为给定深度学习架构执行超参数优化。结果显示参与者的经验与最终性能间存在强正相关。它们还表明，有经验的参与者平均使用更少资源找到更好的解。数据进一步表明，无先验经验的参与者在寻求最优超参数时遵循随机策略。我们的研究调查了在深度学习最先进结果比较与科学可重复性中的主观人为因素。
引用
@article{arxiv.2008.05981,
title = {Black Magic in Deep Learning: How Human Skill Impacts Network Training},
author = {Kanav Anand and Ziqi Wang and Marco Loog and Jan van Gemert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.05981},
year = {2020}
}
备注
presented at the British Machine Vision Conference, 2020