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人像识别技术常识普及

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这玩意叫深度学习?输几次密码更正一些参数然后就是深度学习?不要看到学习就想到机器学习,这个数据量远远不够好不好,真机器学习这样弄根本无法得到正确的结果

本帖最后由 LTFYH 于 2017-12-14 21:11 通过手机版编辑


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原帖由 @LTFYH  于 2017-12-14 21:10 发表
这玩意叫深度学习?输几次密码更正一些参数然后就是深度学习?不要看到学习就想到机器学习,这个数据量远远不够好不好,真机器学习这样弄根本无法得到正确的结果

本帖最后由 LTFYH 于 20171214 21:11 通过手机版编辑
文盲



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low逼虚虚拟内存还特么不够现眼么???你爹妈知道你老大不小依然如此丢人现眼么?23333333


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上次的截屏看显示效果就暴露了菊厂苦力的实质,还敢在这不懂瞎晃荡,上指纹那会的挫逼事过两年估计还要再现一遍。

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期待楼主给大家普及深度学习,顶楼是哭还是笑长个伤疤什么就当段子听了

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如果楼主懂人脸识别,请列举行业标准里对于识别率权重最高的十个指标里任意三个,行业标准指行业内排名前十的公司或机构的成果


如果楼主懂深度学习,请列举现阶段国内主流深度学习的算法任意三种,或者国内排名前十的深度学习领域的专家(拿过至少一项国际或者亚太地区金奖)任意三人


不要试着百度,查不到的

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秃顶虚拟基又被网络口水轮高潮心满意足的准备下一篇文章去了

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惊了233max

虚片在论坛上讲DL,是不是还要讲讲怎么用反向传播进行spectral clustering

先解释下手机为什么可以是"deep"啊;人家Pixel的照相软件都是用的TPU用现成的neural net上的weight进行正向计算,你手机上就可以用反向传播进行deep learn 233max;为什么一个network是deep的,用forward或者backward不好么?苹果用了ResNet么?

先不说这样本少到最基本的数据抽象成graph都得不出什么有意义的结果,我感觉虚片比苹果工程师还敢喷233max

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噗,就你还有脸来科普,上次的截图事件真是笑喷

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原帖由 @上海狗狗  于 2017-12-15 00:04 发表
如果楼主懂人脸识别,请列举行业标准里对于识别率权重最高的十个指标里任意三个,行业标准指行业内排名前十的公司或机构的成果


如果楼主懂深度学习,请列举现阶段国内主流深度学习的算法任意三种,或者国内排名前十的深度学习领域的专家(拿过至少一项国际或者亚太地区金奖)任意三人


不要试着百度,查不到的
我当然不是这方面的专家。不过常识还是知道的。

苹果根本不是像你说所的,把你脸的高精度模型存在手机里,然后每次解锁时做对比。

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引用:
原帖由 @Jonsoncao  于 2017-12-15 01:32 发表
惊了233max

虚片在论坛上讲DL,是不是还要讲讲怎么用反向传播进行spectral clustering

先解释下手机为什么可以是"deep"啊;人家Pixel的照相软件都是用的TPU用现成的neural net上的weight进行正向计算,你手机上就可以用反向传播进行deep learn 233max;为什么一个network是deep的,用forward或者backward不好么?苹果用了ResNet么?

先不说这样本少到最基本的数据抽象成graph都得不出什么有意义的结果,我感觉虚片比苹果工程师还敢喷233max
这我就不知道了哦。
人家苹果在发布会上说他们是用海量数据训练、特别是针对高精度模型。另外Face ID能不断学你的新面孔。
我司科学院的博导说这是简化版的DL。数学家要是对此有所非议不如跟我们讲讲Face ID用的啥技术,水平如何。

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引用:
原帖由 @ff_cactus  于 2017-12-15 08:18 发表
我当然不是这方面的专家。不过常识还是知道的。

苹果根本不是像你说所的,把你脸的高精度模型存在手机里,然后每次解锁时做对比。
高精度模型喷了


继续给我们普及呗

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数学建模被虚片理解成“建了一个高精度模型”

没见过这么暴露无知的,然后还要给大家普及常识,自己先有点常识好吗

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就顶楼几句屁话有脸叫普及

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引用:
原帖由 @上海狗狗  于 2017-12-15 08:46 发表
数学建模被虚片理解成“建了一个高精度模型”

没见过这么暴露无知的,然后还要给大家普及常识,自己先有点常识好吗
如果你说的建模是说经过训练后的函数的特性,那么你说的没错。

不过这可不叫数学建模

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