蘋果在12月22日正式發(fā)布了其第一篇人工智能論文，主要介紹的是如何提升對電腦合成圖片訓練算法的識別能力。
論文中稱，在機器學習的研究中，使用合成圖像訓練相比使用真實世界的圖像將更為快捷，因為合成圖像數(shù)據(jù)已經(jīng)標記了大量的注釋，而現(xiàn)實世界的圖像數(shù)據(jù)需要附上詳細的標簽給電腦識別。然而，合成圖像的方式并不能解決現(xiàn)實世界的問題，因為這種算法并不能完全用于現(xiàn)實世界的場景。“合成圖像數(shù)據(jù)”往往不夠現(xiàn)實，導致人工智能學習不能細致的分辨出各項物體，不能很好的概括真實圖像。
為了提升合成圖像數(shù)據(jù)訓練，論文中提出了一種“模擬+無監(jiān)督學習”的方法，而蘋果還針對現(xiàn)有技術(shù)進行改進，使生成的圖片變得更加逼真。
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