第145期 HackCV 日报

dlib库的作者分享的一个超参数优化算法,Global_optimization_of_Lipschitz_functions,https://arxiv.org/abs/1703.02628。使用一个无参数优化的函数来迭代选取最佳参数,和贝叶斯算法优化相比,速度更快。最新版的dlib中已经包含了这个算法find_min_global。不得不说,dlib确实很赞!

openai最新合作发表的论文,内容有关AI技术的恶意使用,以及可能的阻止和降低这些威胁的方法。

高斯朴素贝叶斯的实践,使用数据集为眼镜识别数据集,一共七个类别,本文当做两类来处理。最后使用5-fold交叉验证的准确率为90%。作为对比的Zero-R分类器准确率为74%。