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斑马识别成狗，AI有错的原因被斯坦福找到了丨开源

发布时间：2025-07-30

优化数学方式得出结论的规格，通过微调待删减的规格，对其开展赞权，终于超越纠亦然误判归纳的缺点。

了解之后，我们通过一个单单都是来看看，怎么用CCE“测量”归纳数学方式差错的大多。

然后，对这些规格开展评分，如果评分为亦然，则代表人在图形之在此之前增赞这个本质，将也许会大大提高亦然确归纳的概率，这样一来。

在c）图之在此之前，通过CCE系由统开放性也可以直观地认出，“Polka Dots” （斑点）和“Dog” （老鼠）是致使数学方式得出结论误判的可能。

CCE缺点怎么样？

认出这里头，想见大家对CCE的原理都有了可行开放性的交往。

那它推论得或许准不准确，缺点究竟如何呢？

CCE的目标，主要是阐释数学方式在培训操作过程之在此之前进修到的“实为一致开放性”，用它就可以捕获图形之在此之前出现的其他“无关原素”和图形的实为一致开放性。

除此之外，CCE也有用在药学信息电子技术的吸引力。

像Abubakar Abid等人就适用CCE，在病症学（皮肤状况归纳）、胸片图形之在此之前的心脏病学（肺部归纳）之在此之前都继续做了相关试验。

CCE适用进修到的相煽动和图形质量条件来感叹明数学方式视而不见，也已被管理学的皮肤科眼科医生证实——这些因素，或许太大程度上是致使皮肤图形根本无法归纳的可能。

此外，CCE的速度快也立刻。

本质戈只需适用有用的赞同向量一号机进修一次，每个试验下面在单个CPU上费时的一段时间小于 0.3s。

重要的是，它可以很有用地广泛应用到任何深达因特网，在不需培训信息的情况下测定到数学方式视而不见的可能。

如果你对这种方式很感兴趣，想亲自试试的话，可以砍后文关键字查询。

所作简述

James Zou，专著无线电所作，是加州大学伯克利分校生物药学信息科学系由的助理客座教授，计算一号机科学与麻省理工学院系由的助理客座教授。

于 2014 年赢得哈佛大学学士学位，曾是微软研究院核心人物、剑桥大学斯科特学者和赞州大学伯克利分校西蒙斯研究员。

他的研究想得到了 Sloan Fellowship、NSF CAREER Award 以及 Google、Amazon 和腾讯 AI 获奖者的赞同。

Abubakar Abid（在此之前）、 Mert Yuksekgonul（后）专著第一所作，除此以外为加州大学伯克利分校副所长。

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