图像分类器

猎云网注：ImageNet Roulette重复了Google Photos“误读照片”的旧路，算法偏见只是一小部分，更大的一部分源于技术本身的缺陷。文章来源：AI星球（ai_xingqiu），编译：奇点 “这是以一只鸟！”大部分人看到这张图片通常以“奈秒”甚至是“皮秒”的响应速度告诉自己。

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：How to improve your image classifier with Google’s AutoAugment作者 | Philip Popien翻译 | 敬爱的勇哥   编辑 | 王立鱼原文链接：https://towardsdatascience.com/

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Implementing an Image Classifier with PyTorch: Part 2 作者 |  Jose Nieto翻译 | Jeffery26         校对 | 酱番梨        审核 | 酱番梨       整

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Implementing an Image Classifier with PyTorch: Part 1 作者 |  Jose Nieto翻译 | 酱番梨、Succi         校对 | 酱番梨        审核 | 酱番梨       整

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：How to Train an Image Classifier in PyTorch and use it to Perform Basic Inference on Single Images 作者 |  Chris Fotache翻译 | 

雷锋网 AI 科技评论按：当训练好的图像分类器遇到了训练数据里不存在的类别的图像时，显然它会给出离谱的预测。那么我们应该如何改进分类器、如何克服这个问题呢？ 老实说，这真的是领域内的一个老大难问题，没人能给出完美的答案。Jetpac（现被谷歌收购） CTO、苹果毕业生、TensorFlow 团队成员 Pete