В НИТУ МИСИС представили нейросеть, которая точно определяет объекты, не загруженные в базы данных
Студенты Университета МИСИС и МФТИ совместно с учеными некоммерческой лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research предложили новую ансамблевую нейросеть SDDE (Saliency Diversified Deep Ensembles), которая с большей точностью определяет объекты на изображениях, не загруженных в базы данных. В перспективе новый алгоритм поможет развить сферу беспилотных транспортных средств и медицинской диагностики, где важно различать неопознанные элементы и графические артефакты.
Исследователи представили свою работу в октябре на международной конференции по обработке изображений ICIP 2024 в Абу-Даби (ОАЭ).
С увеличением объема данных возникает потребность в более надежных нейросетях, способных не только классифицировать новые объекты, но и распознавать технические помехи, которые неизбежно возникают при получении изображения. Совокупность всей неизвестной информации называют данными вне распределения (ДВР). Человеческий фактор при обнаружении ДВР может привести к нежелательным последствиям. Создатели алгоритма решили эту задачу с помощью разнообразия ансамблевой модели, которое снизило корреляцию между вхождениями и повысило общую точность системы.
Ансамблевая нейросеть SDDE состоит из нескольких моделей, которые обучаются на подмножествах отдельно взятых баз данных, что позволяет каждой из них фокусироваться на уникальных характеристиках изображений. Это достигается с помощью диверсификации карт внимания каждой модели — концепта, позволяющего понять, куда смотрит нейросеть. В результате повышается разнообразие ансамбля и нейросеть определяет объекты на изображениях с минимальной погрешностью. Для оценки эффективности нейросети исследователи провели испытания на нескольких базах данных: CIFAR10, CIFAR100 и ImageNet-1K. Ансамблевая нейросеть SDDE продемонстрировала наилучшие результаты по сравнению со схожими алгоритмами, такими как Negative Correlation Learning и Adaptive Diversity Promoting.
«Одной из важнейших задач при разработке моделей машинного обучения является соответствие реальной вероятности той, которую выдает нейросеть. То есть нейросеть уверена настолько, насколько ей легко предсказать таргет для данного образца. Обычно сети вообще не сомневаются в своих предсказаниях. В рамках данного исследования мы предложили новый метод диверсификации ансамблей, основанный на логитах — то есть, значениях, которые нейросеть выдает перед тем, как превратить их в вероятности.
Это нововведение позволило повысить точность “мнения” нейросети при обнаружении данных вне распределения, что критично для применения моделей в реальных условиях. Например, в режиме автономного вождения необходимо безошибочно определять объекты на дороге, чтобы предотвращать аварии. В медицинской диагностике же требуется обширная база данных для правильной постановки диагноза. Неоткалиброванные модели могут быть чрезмерно уверены в своих неверных предположениях. У нашей нейросети излишняя уверенность отсутствует, что позволяет ей более адекватно оценивать свои расчеты», — рассказал студент третьего курса Института компьютерных наук НИТУ МИСИС Максим Жданов.
Для лучшего обнаружения помех-артефактов исследователи использовали подход Outlier Exposure, который заключается в обучении модели на специальных наборах данных, содержащих примеры ДВР. Ранее ученые Университета МИСИС и НИУ ВШЭ уже представили новую нейросеть LAPUSKA, которая справляется с улучшением качества изображений в два раза быстрее по сравнению с аналогичными продуктами.
Telegram 
Дзен 
VK Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Японские исследователи выловили у берегов Окинавы пластиковую бутылку с узким горлышком, внутри которой сидел большой живой краб. В итоге ученые смогли найти ответы на несколько возникших в связи с этой находкой вопросов: как краб попал в бутылку, сколько там находился и как ему удалось выжить?
В вакууме космоса два металлических предмета, прижатые друг к другу, могут спонтанно свариться без какого-либо нагрева. Из-за отсутствия кислорода на поверхностях деталей разрушается защитный слой, в результате чего свободные электроны начинают мгновенно перемещаться между ними и соединяют два элемента в один монолит.
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Самый маленький дневной хищник Африки впервые попал под наблюдение с помощью GPS-трекеров. Ученые выяснили, что для выкармливания птенцов ему нужен участок почти в 14 раз меньше, чем у степной пустельги — ближайшего «рекордсмена» среди изученных птиц.
Терраформировать Марс — то есть превратить в мир, где можно жить без защитных куполов — мечта человечества с того момента, как стало понятно, что это холодная планета с призрачной бескислородной атмосферой. Сейчас главный хедлайнер ее освоения — Илон Маск, компания SpaceX которого планирует первые полеты туда уже в 2028 году. Многие энтузиасты вспоминают слова Маска 14-летней давности: Красную планету надо лишь «подремонтировать», чтобы ходить без скафандра. Но между полетом и прогулками по городу-саду на Марсе лежит огромная пропасть. Пару лет назад Naked Science рассматривал положительный сценарий терраформирования. Пришло время подсчитать, сколько же лет и ресурсов потребуется.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно