Twitter改进算法,并对图像生成进行实验

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以前,Twitter使用面部识别将视角聚焦在可以找到的最突出的面孔上。尽管这种启发式方法还算合理,但由于并非所有图像中都有人脸,因此该方法存在明显的局限性。此外,Twitter的面部识别系统经常会漏掉,有时甚至在没有人脸时会错误地检测到人脸。

Twitter与RecSys会议展开合作以支持2020挑战赛。在两周的时间里,我们发布了一个包含推文和用户参与度组成的数据集,其中有1.6亿条公开推文用于训练,4000万条公开推文用于验证和测试。

Twitter首席技术官Parag Agrawal则表示,该算法模型仍需要“不断改进”,“从实验中学习。”

显然,为了真正评估该模型是否存在偏见,研究人员需要在各类情况下使用大量实例和样本进行研究。

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