澳“门大学”的<无>人驾‘驶’研《究克》日 取[得]两 项{重大}

澳<门>大学「的」无人 驾[驶]研 究《克》日【取】得‘两’项重『大』进【展,一方面为】多《变》天气及‘庞’大路〖况〗下{的}自动驾‘驶’提供新「思路,另」一“方面”为(自动)驾‘驶高’精度模子本『地』化「革」新<提>供新的手 段。有[关]功效 将划〖分〗于『两个人工』智“能”顶“级”年‘会’揭{晓。

}近『年』来【深】度“学习”手艺的生‘长’大幅‘提升了机’械「感」知、《认》知天下(的)能力。然<而现>实(的)义 务经常[面]临 测{试场景与训}练「场」景『差』别【的】问题,例如“无人驾驶数”据「往往在行」驶【条】件《对照规》范「的都」会“路”段获得,这样「训」练“的”模“子”若是直接【应用少】见的(恶劣)天气、路况‘不良等’场〖景,〗容「易」造成(效)果大幅【下降。】针〖对〗此『征象,澳』大和 百[度]提 出〖了一〗种『周』期性重新『初』始化输出 层[权]重 的(方)式RIFLE,并 在大[量的真]实 天下迁{徙}学‘习’义《务》上验证“了RIFLE”算法的有<效>性。在 多[种]模 子【结】构(ResNet、Inception、MobileNet)和多 种[基]础 的感知义 务(分[类、检测、]支解)上,RIFLE 都有<显著>的效<果提>升。《此论文》的 第[一作]者 李<兴建是澳>大(在)读「博」士《生,将于人工》智能【领域公认】的顶尖「集会——国」际 机[械学习年会(International Conferenceon Machine Learning)]揭 晓。

〖降〗低「模」子(庞大)度 ‘提’高 运[算]速率

第二 项重〖大进展〗是澳“大、”深{圳}先进‘院和’百‘度对’迁《徙学》习中卷积神 经[网路模]子 的 压缩问题提[出]了 一种【压】缩〖方式,〗通过边‘迁徙边压’缩相互弥补“的头”脑,「在保」证『较』高{准确}率<的>前提下,〖降低模子〗庞大度,「提」高运算 速[率。]针对 部门‘卷’积层 举[行]压 缩处‘置,可以进一’步降“低”模‘子’庞{大}度,【同】时 保[证]模子的完 整「性,」制止模子‘准’确《率骤》降。实验效【果验】证ResNet-101《在六》个“目的资料”集{上}降低30%盘算『量,准确』率{险}些<保>持稳“定。盘”算<量>降低90%以<上,>在多个 资[料集上]模 子(还)能『保持0.70』左《右的》准确率,相比〖之下,〗其他方「式」基《本无法》正<常事情。


>无人{驾}驶〖研究〗是近年科「技」生长{方}向。({东}方IC图〖片)

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