可迁移模型 · TRANSFERABLE MODEL
先验知识是武器也是枷锁
概率框架的力量在于它能将先验知识编码为数学约束——在数据稀缺时这是救命稻草,但当先验与真实世界不匹配时,它会系统性地将模型引向错误方向。最佳实践是将先验的强度设为可学习的参数,让数据自己决定在多大程度上"信任"先验。
来自这本书的解读报告
《Computer Vision: Models, Learning and Inference》
这本书回答了计算机视觉如何从零构建的问题,它的答案是用概率推断统一建模、学习和推理三大支柱。
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