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大多数深度学习场景下，由于deterministic model没有latent variable的概念，所以learning就变成了给定一堆data points得到theta的值, 也就是training. 而对每个data point去得到y, 也就变成了inference的新定义，唯一的区别是整个过程没有latent variables. 至于prediction, 我个人觉得是一 ...
1. 推断（Inference）的网络权值已经固定下来，无后向传播过程，因此可以. 模型固定，可以对计算图进行优化，还可以输入输出大小固定，可以做memory优化（注意：有一个概念是fine-tuning，即训练好的模型继续调优，只是在已有的模型做小的改动，本质上仍然是训练（Training）的过程，TensorRT没有fine-tuning
Inference in deep learning: More specifically, the trained neural network is put to work out in the digital world using what it has learned — to recognize images, spoken words, a blood disease, predict the next word or phrase in a sentence, or suggest the shoes someone is likely to buy next, you name it — in the streamlined form of an ...
统计的核心是Statistical inference吗？ 我唯一不太同意 @Ravix 的一点是或者说存在争议的一点是我觉得统计的核心绝不仅仅只是statistical inference。 我要再再强调一遍， 统计应该是具有包容性的, 应该是inclusive的，应该是data-centric的。模型的解释性, 统计显著性真的 ...
推断（inference）：可以理解成一种基于充分信息量的预测过程。通常指模型训练（learning）结束后，使用训练好的模型做预测（predict）的过程，比如online inference, variational inference；或者给定 X 取值，观测Y的过程，如causal inference。
动态类型语言的类型推导目前是一个很前沿的问题，很多人在同时探索着不同的方法比如SpiderMonkey 用了一种从运行时环境”反馈“信息以推进类型推导的方式，可以参考论文《Fast and Precise Hybrid Type Inference for JavaScript》。. 而Google 的V8 则是人工设定了很多rules 来 ...
Ph.D在读，mlsys & edge ai. 针对inference time较多：这部分主要是做mobile的人在研究，mobile本身的特点就是网络复杂和时延敏感，因此针对训练好的模型如何减小推断时间、如何跟任务本身做权衡、云边端协调都是需要优化的。. 当然：针对edge training也有，online training ...
Judea Pearl这本书是真的在试图挖掘数据中蕴含的因果关系，而当前AI论文中往往更多的是利用causal inference这么一套概念来编一个故事。. 换言之， Judea Pearl的因果关系是目的，而AI论文中所谓的因果关系是工具。. AI论文作者其实并不太关心数据中的因果关系，他们 ...
一点个人的看法：. 《Computer Vision: Algorithms and Applications》这本书在Computer Vision领域的地位是毋庸置疑的，书中内容覆盖了CV的各个领域，其中一些知识相比别的书更有深度、也更加新一些。. 但是很明显这本书不适合完全没有基础的初学者（也就是不像一本教科 ...
因为这个原因，把simultaneous selective inference归为post selection inference 其实不是特别fair。. 真正想要解决的问题其实就是variable selection的inference， 但这个问题还没能摸得到。. 要刻画整个包含variable selection的procedure的uncertainty需要同时刻画variable selection和estimation的 ...