近日，人工智能領域國際頂級學術刊物IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（即IEEE TPAMI，影響因子17.861）接收了華為云員工博士論文期間的研究成果——論文“What is a Tabby?Interpretable Model Decisions by Learning Attribute-based Classification Criteria”。華為云已進一步聯(lián)合中國科學院計算技術研究所將該成果應用于華為云EI故障檢測平臺，并支撐鐵路、電網(wǎng)等客戶的實際故障檢測業(yè)務，未來計劃應用于華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts訓練服務，向模型中引入人工先驗知識，提升模型精度；并計劃應用于ModelArts推理服務，幫助定位當前模型存在的問題，確定后續(xù)進一步優(yōu)化的思路。

受益于深度學習技術的突破，圖像分類、物體檢測等傳統(tǒng)計算機視覺任務的精度也得到了大幅度的提升，但是由于深度學習模型的復雜性，目前關于深度學習的理論并不完善?？山忉尩纳疃葘W習模型，以及深度學習模型與人工先驗的結(jié)合是當前學術界重點研究的前沿方向，對于提升深度學習模型的可靠性和泛化能力具有重要的意義。

通過利用物體類別之間存在的層級關系約束，自動學習從數(shù)據(jù)中抽取識別不同類別的規(guī)則，該論文同時在這兩個方向上邁出了堅實的一步：在可解釋深度學習模型方面，相比于現(xiàn)有方法，不僅能夠給出圖像中的關鍵區(qū)域，還能給出規(guī)則化的解釋，對使用者更友好，更符合人對于解釋結(jié)果的期望；在引入人工先驗知識方面，走通了一條基本可行的技術路線。

為了更好地賦能產(chǎn)業(yè)升級，華為云持續(xù)深耕AI基礎研究和落地應用。2020年以來，華為云人工智能研究團隊已在圖像分類、弱標注場景下的圖像分類、圖像檢測，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、語音語義等領域取得多項世界第一，研究成果多次被頂級期刊及學術會議接受。未來，華為云將持續(xù)把AI前沿算法產(chǎn)品化，并開放給各行業(yè)的AI開發(fā)者使用，通過技術創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)智能升級。