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第103章 没有困难就制造困难

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将会遭遇什么。

“我们正在做的事情是首个将深度学习用于人脸识别的开创性工作,用到的数据规模也高达百万,如果这个时候替换掉如此多的算法组件,会不会耽误太久时间?” DeepFace四人组中,杨明是唯一的华国人,他对此稍微有所担忧。

“杨,现在孟的残差网络已经席卷了整个AI界,如果我们还是使用去年的8层网络,这真的可以称得上是首个将深度学习应用在人脸识别上的工作吗?”沃夫人如其名,工作上很有狼性。

在他看来,孟繁岐对深度学习的核心,网络结构本身已经做出了革命性的突破。

如果不采用这种新的技术,那么自己发布出去的文章又或者是代码,根本就只是昙花一现,几个月之后,一定到处都是基于孟繁岐残差技术的版本。

既然已经意识到了自己的不足,那就一定要修正,不能怕麻烦,也不能怕时间不够。

残差网络开源发布出来,就是几天前的事情,所有人都在同一条起跑线上。

没有什么可担忧的。

DeepFace团队已经在这个方向上努力了大半年,如今只是更换一些组件,迅速地将终版的实验迭代一下,这耽误不了太久。

这么久的技术积累,难道会别人随意赶超不成?

“杨,你不必担心,我们的主要步骤是检测->校正->再表达->分类验证,后面几个步骤都已经相当成熟了,只是现在有了更好的特征提取办法。”

泰戈曼也出言安慰杨明,他知道这个新加入脸书的小伙子急需一些成绩,“更换了方法之后,我们可以做得更好!”



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