一根優(yōu)秀的黃瓜應(yīng)該具備什么素質(zhì)？谷歌AI告訴你

Makoto測(cè)試時(shí)的準(zhǔn)確率很高，達(dá)到95%，但是當(dāng)他真的將這個(gè)系統(tǒng)用于實(shí)踐時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率一下子降到了70%。Makoto懷疑是因?yàn)檫@個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有了“過(guò)擬合”的問(wèn)題，這是數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不足而出現(xiàn)的現(xiàn)象。

另外，深度學(xué)習(xí)所需的計(jì)算量大，而Makoto使用典型的Windows PC機(jī)來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，效率比較低。盡管他已經(jīng)事先將所有的照片降低到80 x 80像素，系統(tǒng)仍然需要2-3天來(lái)完成7000張照片的訓(xùn)練。

這樣低分辨率的照片導(dǎo)致的結(jié)果是，系統(tǒng)目前還并不能識(shí)別出顏色、紋理、刮痕和小刺，只能分辨出形狀、長(zhǎng)度和是否彎曲。而如果要提高照片分辨率，系統(tǒng)的計(jì)算量猛增，效率又會(huì)拖慢。

所以 Makoto 目前正打算使用谷歌的云機(jī)器學(xué)習(xí)（Cloud Machine Learning）平臺(tái)，來(lái)進(jìn)一步改善他的黃瓜分類(lèi)機(jī)。

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