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深度學習算法，比如那些用于圖像識別的算法，在自動化醫療診斷和指導臨床決策方面大有前途。與此同時，醫學深度學習系統的開發和臨床轉化還面臨著一些重要的挑戰。首先，開發大型且注釋良好的數據集成本很高。其次，醫學圖像判讀有必要識別病灶的微妙關鍵特征，盡管在人群中生理外觀有很大差異。第三，由于域轉移問題，將深度學習算法的性能從一種設置轉移到另一種設置具有挑戰性。第四，深度學習系統的輸出需要是可解釋的，以便臨床醫生能夠理解系統。本文研究了如何應對這些挑戰，從小型數據集構建可泛化和可解釋的深度學習模型。本文研究了將從非醫療源ImageNet學習到的先驗知識遷移到醫療應用對模型性能的影響，特別是當數據集大小不夠時。與直接從ImageNet轉移學習不同，GrayNet被提議作為一個橋梁數據集，在從ImageNet學習到的通用圖像特征上創建一個預先訓練的豐富醫學圖像表示的模型。分析了GrayNet的優點，包括總體性能和跨不同成像掃描儀的泛化，并與使用小數據從頭開始訓練和從ImageNet轉移學習進行了比較。受放射科醫生如何解釋診斷圖像的啟發，還介紹了特定領域的技術，包括窗口設置優化和切片插值，并展示了進一步增強模型性能的方法。引入了一個新的可視化模塊，能夠在訓練過程中生成一個圖像圖譜，并將其顯示為測試過程中所做的模型預測的基礎，以證明模型預測的合理性，并使臨床醫生更容易理解它們。本論文通過三種不同的應用展示了深度學習在醫學圖像判讀方面的潛力，包括人工智能輔助骨齡評估，以提高人類的準確性和可變性，發現以前未識別的模式，在手部x光片中進行骨性別分類，以及處理原始計算機斷層掃描數據，而不需要圖像重建。本論文的貢獻有望促進各種醫療應用中可推廣和可解釋的深度學習算法的發展，從而加速人工智能系統進入臨床實踐。

裝備有成像傳感器的衛星是情報、監視和偵察（ISR）任務的關鍵資產。然而，從這些資產的任務中可能獲得的巨大數據量很快就會讓人類無法完整地人工考慮。正是由于這個原因，分析衛星圖像的自動化系統對于幫助人類分析員從衛星圖像中提取可操作的信息至關重要。

最有前途的自動化工具之一是機器學習（ML）。在一些收集背景下，如醫學成像[17]和自主車輛的視覺[21]，ML在從圖像中做出準確推斷方面已經顯示出巨大的成功。因此，有理由認為，在其他采集環境中獲得成功的機器學習模型和方法也可以用于從高空拍攝的圖像。事實上，在使用機器學習對衛星圖像進行準確推斷方面，已經有了許多公開的成功案例。從人道主義和救災[57]到農業規劃[13]等問題領域都受益于基于ML的計算機視覺系統。

在衛星圖像上使用機器學習的效用促使了系統的發展，該系統將機器學習模型作為分析員工作流程的核心組成部分。本文的目標是為開發此類模型提供一小部分必要的實踐指導。調查目前關于這個主題的知識并將其提煉成實用的指導是一項艱巨的任務。為了提供一個更有針對性的指導，我們以多種方式確定這項工作的范圍。我們專注于目標檢測--在圖像中定位目標的位置，以及它們屬于哪一類目標的抽象任務。我們選擇這個問題的原因有很多。首先，許多ISR任務可以被設定為目標檢測任務。例如，從衛星圖像中檢測特定的陸地車輛、海船、設備和人都可以被設定為目標檢測任務。即使ISR任務要求對目標進行更復雜的推理，許多目標探測的原則也適用。其次，目標檢測是現代機器學習在圖像領域中比較成熟的領域之一。因此，為了建立準確的目標檢測模型，有大量的前期工作可以借鑒。

我們還將這項工作的重點放在目標檢測模型（或目標檢測器）的評估上。也就是說，我們的重點是：1）評估目標檢測器的重要特征樣本；2）評估目標檢測器的常用指標樣本；3）如何識別和定義重要用例的評估標準；以及4）如何將目標檢測器的特征和用例映射到指標上，以便以具體、可衡量的方式評估目標檢測器。因為評估自然發生在數據收集和探測器學習之后，所以我們也必須觸及與這兩個主題相關的細節。我們的目標不是要對這些主題進行全面的處理。相反，我們的目標是提供基本信息，作為了解設計、學習和評估目標檢測器時的一些獨特考慮因素的手段，并輔以參考文獻，讓讀者有途徑進行更深入的探索。

本指南的其余部分將按以下方式進行。在第2章中，我們定義了目標檢測問題，討論了學習目標檢測模型的現代方法，并提供了一些對衛星圖像的的實際見解。在第3章中，我們討論了評估目標檢測器的做法，包括方法、指標，以及如何將其映射到檢測器性能的有意義的概念。在第4章中，我們通過展示對航空圖像的目標檢測模型的評估結果，展示了這些主題的一些實踐。最后，在第5章中，我們總結了文件中所探討的實際見解，并對目標檢測中的開放課題進行了簡要調查。

圖 2.2：圖像示例，標注有邊界框（圖片來源：RarePlanes Data Set [61]）。例如，右上角的目標被標記為“軍事戰斗機/攔截器/攻擊”類的成員。目標的位置由邊界框的左上角 (x1, y1) 和右下角 (x2, y2) 坐標定義。

圖 4.2：來自 RarePlanes 數據集的示例。頂部圖像 = 標記為邊界框的地面實況。中間圖像 = RetinaNet 的輸出。底部圖像 = Faster R-CNN 的輸出。

神經網絡在處理大量數據方面表現優異，從家庭助手到自動駕駛汽車，在很多方面都極大地造福了我們的生活。然而，人們發現神經網絡是脆弱的。通過以一種人類察覺不到的方式輕微擾亂輸入，神經網絡幾乎不能做出任何正確的預測。這嚴重限制了它們在安全關鍵領域的應用，如醫療健康和金融。在本文中，我們研究了魯棒神經網絡，希望促進神經網絡的更廣泛和更可靠的應用。具體來說，我們專注于評估和訓練魯棒的神經網絡。我們首先考慮魯棒性評估。評估神經網絡魯棒性的一種常用方法是通過形式化驗證，這通常是計算開銷很大的。我們為加快這一進程做出了一些貢獻。簡單地說，我們采用了在統一的分支和定界框架下可以重新制定大多數驗證方法的思想。通過直接處理統一框架，對分支和邊界組件提出了高層次的改進，包括啟發式和學習框架。此外，我們引入了新的數據集，使我們的方法能夠與其他現有的方法進行綜合比較分析。在構造魯棒神經網絡方面，我們提出了一種新的魯棒訓練算法。許多流行的魯棒訓練方法依賴于強對手，當模型復雜度和輸入維數較高時，計算成本較高。我們設計了一個新的框架，可以更有效地利用對手。因此，為了達到類似的性能，可以使用廉價而弱小的對手。在此基礎上，介紹了算法ATLAS。我們通過展示ATLAS在幾個標準數據集上的出色表現來證明它的有效性和效率。

機器學習是指通過經驗自動提高性能的計算機程序(例如，學習識別人臉、推薦音樂和電影，以及駕駛自動機器人的程序)。本課程從不同的角度涵蓋了機器學習的理論和實際算法。我們涵蓋的主題如貝葉斯網絡，決策樹學習，支持向量機，統計學習方法，無監督學習和強化學習。本課程涵蓋了歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和奧卡姆剃刀等理論概念。編程作業包括各種學習算法的動手實驗。本課程旨在為研究生提供機器學習研究人員目前所需要的方法學、技術、數學和算法的全面基礎知識。

通過學習這門課程，能夠獲取：

實現和分析現有的學習算法，包括學習良好的分類、回歸、結構化預測、聚類和表示學習方法 將實際機器學習的多個方面整合到一個系統中:數據預處理、學習、正則化和模型選擇 描述用于學習的模型和算法的形式屬性，并解釋這些結果的實際含義 比較和對比不同的學習模式(有監督的，無監督的，等等) 設計實驗來評估和比較現實問題中不同的機器學習技術 運用概率、統計學、微積分、線性代數和最優化來開發新的預測模型或學習方法 給出ML技術的描述，分析它以確定(1)形式主義的表達能力;(2)算法隱含的歸納偏差;(3)搜索空間的大小和復雜度;(5)關于終止、收斂、正確性、準確性或泛化能力的任何保證(或缺乏保證)。

課程地址：

//www.cs.cmu.edu/~mgormley/courses/10601/

來自卡內基梅隆大學機器人研究所Zhanghao博士論文，他師從著名的邢波教授！博士題目是機器學習并行可以是自適應的、可組合的和自動化的，不可錯過！

Zhang hao， 卡內基梅隆大學機器人研究所博士，導師是Eric Xing教授。畢業后將加入加州大學伯克利分校的RISE實驗室，做博士后。 //www.cs.cmu.edu/~hzhang2/

Machine Learning Parallelism Could Be Adaptive, Composable and Automated

近年來，機器學習(ML)領域的創新步伐加快，SysML的研究人員已經創建了在多個設備或計算節點上并行化ML訓練的算法和系統。隨著ML模型在結構上變得越來越復雜，許多系統都努力在各種模型上提供全面的性能。一般來說，根據從適當的分布策略映射到模型所需的知識數量和時間，ML的規模通常被低估了。將并行訓練系統應用到復雜的模型中，除了模型原型之外，還增加了重要的開發開銷，并且經常導致低于預期的性能。本文識別并解決并行ML技術和系統實現在可用性和性能方面的研究挑戰。

本文的第一部分提出了一個簡單的設計原則，自適應并行化，它根據特定的ML屬性將適當的并行化技術應用于模型構建塊(如層)。接下來，我們導出了一系列優化ML并行化不同方面的優化和實現。我們對它們進行了研究，并表明它們顯著提高了ML訓練在適用場景下對集群進行2-10倍的效率或可伸縮性。

為了推廣這種方法，本論文的第二部分將ML并行化為端到端優化問題，并尋求自動解決它，用于ML并行任務的兩種廣泛范例:單節點動態批處理和分布式ML并行。我們提出了有原則的表示來表示兩類ML并行性，以及可組合的系統架構，分別是Cavs和AutoDist。它們支持為不可見的模型快速組合并行化策略，提高并行化性能，并簡化并行ML編程。

在此基礎上，本文的第三部分提出了自動并行化框架AutoSync，用于自動優化數據并行分布訓練中的同步策略。AutoSync實現了“開框即用”的高性能——它在提議的表現方式所覆蓋的范圍內導航，并自動識別同步策略，這些同步策略的速度比現有手動優化的系統快1.2 - 1.6倍，降低了分布式ML的技術障礙，并幫助更大的用戶社區訪問它。本文所開發的技術和系統為分布式環境下大規模ML訓練的端到端編譯器系統的概念和原型實現提供了理論依據。

論文結構：

第一部分(第三章-第五章):通過自適應并行來理解和優化并行ML在各個方面的性能; 第二部分(第六章-第七章):開發ML并行的統一表示和可組合系統; 第三部分(第八章):自動化ML并行化