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AI“吃菜”通常分两步
第①步
基于图片标注数据
用「有监督」的学习方法
训练出菜品(动物)的检测模型
↓
吃完这几万种菜
AI就能做到心中有数
看到新菜,它就能认个八九不离十
但这还远远不够
第②步
用「深度神经网络算法」
从海量菜品中提取特征
并根据这个特征,与库里的菜品匹配
↓
「神经网络」
顾名思义
就是让AI可以模拟人的大脑结构
像人一样去思考问题
神经网络的算法有很多种
而在图像识别领域,应用最广泛的
叫做「卷积神经网络」
在这种神器的帮助下,AI在提取特征时
具备了举一反三的「泛化」能力
↓
虽然盘子有大有小,虽然盘子有方有圆
虽然火候有深有浅,虽然配料有多有少
这都不妨碍识别它是番茄炒蛋
这就是AI的“泛化”能力
对同一类事物的差异,具有“容忍度”
(这就像我们人脑,如果你认识一个人,不会因为他戴了眼镜、换了衣服,就不认识他了)
经过这两步
①训练模型②提取特征、泛化
AI就具备了基本的“吃菜”能力
但是
我们需要AI“容忍”同类菜品的较大差别
同时,还要能区分不同类菜品的细微差别
所以
普通AI碰到“宫爆鸡丁+酱爆鸡丁”
也是懵逼的
而百度AI却完美做到了
因为除了前两步
百度AI“吃菜”还有独门绝招
↓
百度AI吃遍天下菜
终于练成了火眼金睛
...
你家团圆饭
满汉全席
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