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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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