Intézeti szeminárium

A deep neutrális hálózatok több alkalmazási területet (pl. objektum
detekció képekben, arc- és beszédfelismerés) meghódítottak
átvéve a state-of-the-art modell szerepét. Átütő sikereik
ellenére azonban, számos nyitott kérdés maradt a deep modellek
általánosítási képességei és redundanciája körül, amelyek
megnehezítik azok production alkalmazását.

Az előadásomban néhány ezekkel kapcsolatos aktuális eredményt
szeretnék áttekinteni, kitérve azok következményeire, valamint
érdekes kutatási irányokat javasolva, amelyek a modellek
alkalmazhatósága szempontjából kritikusak.

Fontos megjegyezni, hogy az ismertetésre kerülő cikkek, nem saját
eredmények (tutorial jelleggel dolgozom fel őket), valamint az
elhangzottak teljes egészében a saját interpretációm, és az
semmilyen mértékben sem képviseli a munkáltatóm (Google)
álláspontját ugyanerről.