摘要
30 秒看懂
Howard 主张研究应满足实际需求，并回顾一个迁移学习项目。
- 1激励Howard 批评发表激励。
- 2迁移他重视减少数据需求。
- 3主动学习他描述选择需要标注的例子。
- 4职业压力他承认初级研究人员的限制。
要点建议
- 他质疑发表激励。
- 迁移与主动学习可以减少资源需求。
- 职业压力影响研究选择。
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按章节阅读整理后的全文
01
研究激励
Lex Fridman 询问 fast.ai 联合创始人 Jeremy Howard 关于深度学习理论与实践之间的差距。
Lex Fridman 询问 fast.ai 联合创始人 Jeremy Howard 关于深度学习理论与实践之间的差距。
Howard 批评他认为偏向熟悉话题的渐进研究而非实际影响的研究激励。这是他对领域的评价。
02
迁移与主动学习
他认为迁移学习可以让人用更少资源和数据开展有用工作，并说自己认为相关研究不足。
他认为迁移学习可以让人用更少资源和数据开展有用工作，并说自己认为相关研究不足。
Howard 还强调主动学习，即系统帮助选择哪些例子应由人标注。
他描述优先处理困难例子的实际原因：标注所有数据可能既缓慢又昂贵。
03
一个实践项目
Howard 回顾与 Sebastian Ruder 关于自然语言处理迁移学习的工作，并说项目始于实际教学需求。
Howard 回顾与 Sebastian Ruder 关于自然语言处理迁移学习的工作，并说项目始于实际教学需求。
他说他们的原型在一个基准上表现出色，后来被整理成论文发表。
Howard 承认初级研究人员可能面临不同激励和压力，需要选择更稳妥、熟悉的话题。
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