Netflixのディープダウンスケーラー：批判的考察

Netflixは最近、自社の「ディープダウンスケーラー」についてエンジニアリングブログに投稿し、ニューラルネットワークを使ってビデオ品質を向上させたと主張しました。しかし、あるブロガーはこの技術を厳しく批判しています。ブロガーは、Netflixが提示したサンプル画像に、リンギングアーティファクト、奇妙な色ずれ、明らかに偽の「ディテール」などの重大な欠陥があると指摘しています。さらに、トレーニングプロセスは平均二乗誤差を最小化しますが、損失のある圧縮の影響を無視しており、最適ではない結果につながっています。ブロガーは、Netflixのディープダウンスケーラーは指標に過度に依存し、重要な人間の視覚評価を無視していること、そしてよりシンプルで効率的なソリューションが存在することを主張しています。