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 Инфекции, такие как коронавирус, наносят серьезный удар организму, из-за чего даже после выздоровления он продолжительное время остается уязвимым. Сегодня для оценки иммунитета врачи смотрят в первую очередь на уровень антител в крови, однако такой подход не отражает реального состояния здоровья человека. Это не позволяет врачам точно прогнозировать, как будет протекать болезнь и насколько быстро пациент выздоровеет. Ученые Пермского Политеха и ПГАТУ впервые выяснили, как именно восстановление иммунитета зависит от пола человека и кто наиболее подвержен осложнениям после коронавирусной инфекции. Результаты исследования помогут правильно учитывать гендерные особенности пациента при лечении и реабилитации, что повысит точность прогнозов и эффективность терапии.
Ученые МИЭМ ВШЭ предложили математическую модель, которая позволяет понять, как взаимодействие между сообществами влияет на их устойчивость. Работа основана на классической теории эволюционных игр и демонстрирует неожиданный эффект: даже небольшое информационное воздействие одного сообщества на другое может привести к тому, что одно из них сохранит внешнюю стабильность, а в другом начнутся хаотические изменения на уровне отдельных участников.
Физики Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ совместно с коллегами из Алферовского университета и ИТМО показали, как управлять свечением углеродных точек, помещая их на полупроводниковые нанопровода.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Сканирующая туннельная микроскопия достигла квантово-механического предела пространства-времени. Физики провели эксперимент и смоделировали перемещение одиночного электрона с атомарной точностью и скоростью в доли фемтосекунды. Результат показал границы применимости квантовых законов и объяснил механику сверхбыстрых процессов.
Инфекции, такие как коронавирус, наносят серьезный удар организму, из-за чего даже после выздоровления он продолжительное время остается уязвимым. Сегодня для оценки иммунитета врачи смотрят в первую очередь на уровень антител в крови, однако такой подход не отражает реального состояния здоровья человека. Это не позволяет врачам точно прогнозировать, как будет протекать болезнь и насколько быстро пациент выздоровеет. Ученые Пермского Политеха и ПГАТУ впервые выяснили, как именно восстановление иммунитета зависит от пола человека и кто наиболее подвержен осложнениям после коронавирусной инфекции. Результаты исследования помогут правильно учитывать гендерные особенности пациента при лечении и реабилитации, что повысит точность прогнозов и эффективность терапии.
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