人工智能的研究對全球範圍內的各個科技巨頭來說，都是一項重要的工作。此前並未展現太多人工智能研究的蘋果公司，今日上線了Apple Machine Learning Journal機器學習博客網站，將蘋果公司工程師們在人工智能與機器學習領域的研究成果進行展示。
蘋果機器學習博客
第一篇博文分享了對關於使用神經網絡改進計算機生成圖像的現實性的研究論文的見解，這篇論文已經被全球頂級學術會議CVPR 2017（IEEE國際計算機視覺與模式識別會議）收錄。
這篇博文介紹道，神經網絡想要生成精確的圖像需要大量的數據作為基礎，而論文中提出了一種新的方法，基於提高真實性的思路，他們仿照GANs（對抗性生成式網絡）的模式，設計了一種提高圖像真實性的美化網絡。
蘋果的機器學習研發團隊之所以提出這種方法，目的是為了減少收集圖像數據的成本，通過全新設計的鑑別器來整體鑑別圖像的質量，避免出現瑕疵。另一方面，在應用美化網絡對圖像進行美化的過程中，需要保持關鍵元素不發生明顯變化。
通過驗證實驗，經過美化網絡美化的圖像，原有的標註人就可以保留。為了評價美化後圖像的視覺質量，蘋果的研究人員們設計了一個簡單的用戶研究。讓一組被試者分辨圖像是真實的還是集齊生成的。
結論是，被測試者很難對真實圖像和美化後的圖像進行分辨。
隨後，研究團隊用不同的圖像訓練一個機器學習模型，來測試訓練後模型的表現，用美化前後的生成圖片訓練的模型做目視方向預測的結果對比。
由此得出兩點結論：1.用美化後的圖像訓練比用原始的生成圖像訓練的效果更好；2.如果用更多的生成數據，模型的表現還可以得到進一步提高。
蘋果稱，這個在線博客會定期更新，也歡迎蘋果外的工程師、學生和學者來共同探討、研究機器學習相關的問題。
（本文首發學霸三三，轉載請註明來源。）
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