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论文精度之--Unsupervised Adversarial Invariance

论文题目:Unsupervised Adversarial Invariance 期刊的题目:Unsupervised Adversarial Invariance 作者想解决什么问题? supervised learning可以理解为学习一个条件分布P(Y|X),例如,针对分类问题,X是图片,Y是标签,我们希望给一张图片,模型可以正确的输出该图片的标签。X可以由它深度特征去表征,这些深度特征包含X的全部信息,而对于预测Y,有些特征是没有帮助的甚至是会影响模型性能的,我们更想关注的是对预测有帮助的那些信息。例如,在一个理想的人脸识别模型中,光照,pose等应该是不影响分类结果的,而如果在训练过程中,模型学习到了这些光照信息等就会使得模型过拟合,真是“错把陈醋当成墨,写尽半生纸上酸”呐,为了避免这么尴尬的情况出现,本文就想提出一个框架,去把分类的信息和其他信息(invariant to nuisance factors)分类开。 作者是怎么解决这个问题的? 如上图所示,输入x经过一个特征编码器Enc之后输出两个特征e1和e2,其中e1是分类问题中较为关心的分类信息,e2是invarian...

Spring Cloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践 — 高可用(混沌工程)

作者 | 穹谷 导读:从上篇开始,我们进入到了高可用的章节,上篇提到的熔断能力,是历年保障大促当天晚上整个系统不被洪峰流量打垮的法宝。本文将重点介绍为什么我们要做混沌工程以及如何使用 ChaoBlade 工具和 AHAS 平台快速实施混沌工程。 前言 从上篇开始,我们进入到了高可用的章节,上篇提到的熔断能力,是历年保障大促当天晚上整个系统不被洪峰流量打垮的法宝,本篇介绍的措施与熔断有不一样的地方,一个是线上洪峰来临时的保护措施,它更多的是流量低峰或者在专门的演练环境中,针对可能遇见的各类故障,采取演练的手段,来窥探对业务的影响;它的主要目的是让我们自己更加了解自己业务系统的薄弱环节,以便来对症下药增强系统的高可用能力。 为什么需要混沌工程? 任何一个系统都会有未曾可知的故障出现,拿现代工艺已经很好的磁盘来说,有统计数据的磁盘最低的年故障率都可达到 0.39% 。即便是这么底层基础设施,也会有这么高的不确定性。 尤其当下大部分的服务形态都是分布式架构,在分布式系统架构下,服务间的依赖日益复杂,更很难评估单个服务故障对整个系统的影响;并且请求链路长,监控告警的不完善导致发现问题、定位问题难...

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