来自谷歌的研究团队近日在 ICML 2019 上发表了一篇名为「模块化深度学习的递归草图」的研究。论文中，研究人员探讨了如何简洁地总结机器学习模型如何理解其输入。为了实现这一目标，他们增加已有包含计算的「草图」并且经过训练的机器学习模型，使用它们来有效地回答类似图像到图像的相似性和汇总统计等基于记忆的问题，尽管它们占用的内存比存储整个原始计算少得多。 [原文链接]
来自谷歌的研究团队近日在 ICML 2019 上发表了一篇名为「模块化深度学习的递归草图」的研究。论文中，研究人员探讨了如何简洁地总结机器学习模型如何理解其输入。为了实现这一目标，他们增加已有包含计算的「草图」并且经过训练的机器学习模型，使用它们来有效地回答类似图像到图像的相似性和汇总统计等基于记忆的问题，尽管它们占用的内存比存储整个原始计算少得多。 [原文链接]
