Нейросети до сих пор сталкиваются с проблемами в распознавании лиц темнокожих людей и людей азиатского происхождения.
Gyfcat использовали нейросеть для распознавания лиц сотрудников и получили неожиданные результаты. «Лица некоторых наших азиатских сотрудников перепутались. Это было странно, потому что остальных программа опознала верно», — говорит Генри Ган, программный инженер компании.
Теперь, чтобы избежать ошибок, обнаружив азиатское лицо, программа переходит в режим повышенной чувствительности. Используя этот режим, нейросеть точна на 93 % при работе с азиатами. В тоже время, при распознавании белых людей её точность 98% в обычном режиме.
https://img.tglab.uz/215614688/15246814465ae0cae6c17e2.jpg
👉 https://goo.gl/NxQgYF
Похожая проблема возникает и при работе с лицами темнокожих людей.
👉 https://www.ajlunited.org/gender-shades
Gyfcat использовали нейросеть для распознавания лиц сотрудников и получили неожиданные результаты. «Лица некоторых наших азиатских сотрудников перепутались. Это было странно, потому что остальных программа опознала верно», — говорит Генри Ган, программный инженер компании.
Теперь, чтобы избежать ошибок, обнаружив азиатское лицо, программа переходит в режим повышенной чувствительности. Используя этот режим, нейросеть точна на 93 % при работе с азиатами. В тоже время, при распознавании белых людей её точность 98% в обычном режиме.
https://img.tglab.uz/215614688/15246814465ae0cae6c17e2.jpg
👉 https://goo.gl/NxQgYF
Похожая проблема возникает и при работе с лицами темнокожих людей.
👉 https://www.ajlunited.org/gender-shades