研究称反馈配合噪声可增强视觉鲁棒性

图宾根大学与 Hertie 研究所等团队在《Patterns》发表研究，指出人工视觉网络的自顶向下反馈需搭配 dropout 等噪声机制，才能提升模型的抗噪能力和整体鲁棒性。 研究认为，这解释了生物视觉皮层虽有大量反馈连接，人工网络加入反馈却效果不一的原因；合作者包括 Karl Friston。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。