Comprendre les classificateurs ImageNet

Cette séance de cours explore la généralisation des classificateurs ImageNet au cours de la dernière décennie, en analysant les progrès réalisés et l'impact des documents clés dans l'apprentissage automatique et la vision informatique. Il s'inscrit dans le processus de création d'ImageNet, les défis rencontrés dans la réalisation de modèles d'apprentissage automatique fiables, et les implications pour l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique au-delà du cadre i.i.d. La séance de cours traite également de la robustesse des modèles d'apprentissage automatique pour les attaques contradictoires et les déplacements de distribution, soulignant l'importance de mesurer la robustesse et de promouvoir des pratiques d'ingénierie fiables.