和正则化又有什么样的关系,泛化能力 _云知道

你认为机器人会超越人类吗？

超越意为高于，凌驾于之上，这种说法的前提在于比较和对比。既然是比较是对比，那么必须需要前提，需要度量标准。人类之所以能够在地球上“胡作非为”，其优势在于智能。而，从人类生物特征上看，这种智能体现在理性和感性。理性是宇宙的生存和演进法则，生物进化论，优胜劣汰，奥卡姆剃刀，马太效应等法则，都是理性法则，是万物运行的根本法则。
以目前机器人或者人工智能的演进根基看，是这些理性法则完美呈现。其在规模和速度上对理性法则的体现和遵守上，即使在目前发展阶段，已经完全超越了人类。而感性，我理解是理性的对偶法则。优胜劣汰，马太效应泯灭了善良，奥卡姆剃刀无视了丰盈之美。完美的理性是以无视感性为基础的。因此，机器人在感性上无法超越人类，很难创造出和人类相比较的文化和文明。
如果我设计了一种算法，可以让卷积神经网络的泛化准确率提高2%∽3%左右，能不能发表论文？

【和正则化又有什么样的关系,泛化能力】当然可以发论文。目前的泛化能力普遍到达瓶颈，一般达到这个优化水平，上cvpr入选应该没有问题了。但是优化的方向不能只有泛化能力。一篇优秀的cvpr论文，不能只是单一方面的提升，这样很容易被毙。需要包括其它配套的方面，比如：是不是对普世场景的泛化能力都有提升？是不是通过一味的堆网络层实现的，导致泛化上去了，性能却下降很多？这个泛化准确率有没有特殊前提，是否对小样本、不均衡样本能适用？复现难度大不大，按照论文的方法和测试集能否快速复现？最好在git上有来源的demo 。