云中服务器，谁是人海中最美？
计算机与社会
2017-11-27 v1
摘要
本文追踪自动化选美竞赛的近期历史，探讨机器学习技术(特别是神经网络)如何改变吸引力的处理方式及其对文化景观的影响。我们描述了在大型名人面孔数据库中探测两种不同卷积神经网络架构在面部吸引力分类中行为的实验。与其他易定义的面部特征相反，即便对最佳分类系统，吸引力也难以稳健检测。基于这些实验的观察，我们讨论若干方法来检测机器评估人类特征时起作用的因素，以及偏差如何不仅出现在数据选择中，也出现在网络架构中；在过程中以多种形式于多个层面出现。总体目标是以混合方法勾勒一新状况：平台级机器学习系统在对被认为依赖高级人类智能的领域作出判断时所产生的滑移。
引用
@article{arxiv.1711.08801,
title = {Server, server in the cloud. Who is the fairest in the crowd?},
author = {Marc Böhlen and Varun Chandola and Amol Salunkhe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.08801},
year = {2017}
}
备注
23 pages, 14 figures, 50 references