【MIT-IBM開發了一種更快的方法來訓練視頻識別AI】很多文章的報道都是由微觀而宏觀 ， 今日小編講給大家帶來的關于MIT-IBM開辟了一種更快的方法來訓練視頻識別AI的資訊也不例外，希翼可以在一定的程度上開闊你們的視野！y有對MIT-IBM開辟了一種更快的方法來訓練視頻識別AI這篇文章感興趣的小伙伴可以一起來看看
機器學習使計算機能夠執行識別面部和讀取醫學掃描等功能 。但是 ， 當任務是解釋視頻和現實事件時，使機器學習成為可能的模型變得龐大而繁瑣 。MIT-IBM Watson AI Lab的一個團隊認為他們有解決方案 。他們提出了一種方法，可以減少視頻識別模型的大?。涌炫嘌鄧俁炔⒖梢蘊岣咭貧璞傅男閱?。

訣竅在于改變視頻識別模型如何查看時間 。當前的模型在一系列圖像中編碼時間的流逝，從而創建了更大的計算密集型模型 。麻省理工學院的IBM研究人員設計了一個時移模塊，該模塊在沒有明確表示的情況下使模型具有時間流逝的感覺 。在測試中，該方法能夠訓練深度學習視頻識別AI的速度是現有方法的三倍 。
時移模塊可以使在移動設備上運行視頻識別模型更加容易 。麻省理工學院助理教授宋漢說：“我們的目標是使任何低功耗設備的人都可以使用人工智能 。”“要做到這一點，我們需要設計高效的AI模型，該模型使用更少的能源并且可以在移動大量AI的邊緣設備上平穩運行 。”
通過減少訓練所需的計算能力 ， 該方法還可以幫助減少AI的碳足跡 。它可以幫助Facebook和YouTube等平臺發現暴力或恐懼鏡頭，還可以同意 醫院等醫療機構在本地運行AI應用程序，而不是在云中運行AI應用程序，從而可以使敏感數據更加安全 。研究人員將在本月下旬的國際計算機視覺會議上的一篇論文中介紹他們的發現 。

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