AI分类器也有小烦恼 亚马逊研究者对症下药完美解决

【CNMO消息】分类器是今世呆板进修最重要的构成部门之一，它们的浸染是将照片、视频、物品和记录等输入信息高效地归类。可是，当分类器必要添加新种别时题目就来了，这每每必要网络大量的数据以及从头实习模子。但亚马逊Alexa部分的科学家找到了新的办理要领。

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在最新颁发的论文中，Alexa部分的研究者先容了一种仅必要实习数据就能为分类器天生新类此外要领，他们以为这表白将AI体系以及其进修参数转化为一种可以或许辨认新类此外体系是完全可行的。

Alexa研发团队首席科学家Alessandro Moschitti暗示：“Alexa科学家和工程师为Alexa的焦点成果投入了大量全力，通过Alexa手艺器材箱，第三方开拓者可以开拓本身的Alexa手艺。”论文中提到的应用种类（又称作迁徙进修）让第三方开拓者可以直接行使Alexa家庭体系。

在研究的进程中，亚马逊的科学家添加了一种新的种别在重消息文章中辨认人和组织的神经收集中。研究者保存了原有的分类器，但将其输出信息导入了一个独立的收集，一种“神经适配器”，其输出的信息会被输入进第二个并行的分类器，，该分类器受过新种别数据的实习，最后，再将适配器与新分类器放到一路实习。最后获得的是一种新的分类器及其参数。

研究团队测试了两种收集布局，个中之一拥有前提随机域（CRF），这是一类常常用于模式辨认和布局化猜测的统计建模要领。除此之外，他们还实行了两种差异的迁徙进修要领：一种必要依赖神经适配器，另一种扩大了受训分类器输出的成果层的巨细，然后成果层敏捷被包围。

最后，研究者发明带有CRF的AI体系在分类原数据时实现了91.08%的精确率，在分类新数据时精确率为90.73%。

（编辑：河北网）

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