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François Chollet
聯合創始人 @ndea.聯合創始人 @arcprize.Keras 和ARC-AGI的建立者。《Deep Learning with Python》的作者。
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François Chollet
15 小時前
我沒想到關於人類流動智力的評論會引來一大批種族主義者和優生學家在我的提及中聲稱,人類流動智力只在過去5000年中出現,並且僅由歐洲人獨占……但事實就是這樣。
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François Chollet
8月30日 05:47
有足夠的計算能力,所有的方法開始看起來都一樣。計算是偉大的平衡器。
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196.65K
1.23K
François Chollet
8月29日 02:55
模型可解釋性並不是你使用哪種機器學習方法(哪種模型基底,例如神經網絡與圖形模型或符號代碼)的问题。任何基底在模型足夠小的時候都可以是可解釋的。這純粹是一個模型大小/複雜性的问题。 複雜代碼庫或複雜圖形模型的行為是不可解釋的,儘管你可以在局部讀取它所做的任何部分。它在特定情況下可能是*可調試的*,但這同樣適用於神經網絡。 在我看來,"我們必須使用可解釋的方法"這一說法是不可行的,這意味著你希望將自己限制在玩具模型上。
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