防爆高速球深度學(xué)習(xí)算法分析ZTSQ-Ex
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主要有三大因素共同決定了深度學(xué)習(xí)在近幾年才開始大爆發(fā)：數(shù)據(jù)規(guī)模，計(jì)算能力，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
首先，大數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)成功的重要路基。在如今的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)量的累積是爆炸式的，越來越多的領(lǐng)域正持續(xù)積累著日趨豐富的應(yīng)用數(shù)據(jù)，這對深度學(xué)習(xí)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用至關(guān)重要。不過大數(shù)據(jù)收集是有成本的，并且標(biāo)注成本已經(jīng)開始水漲船高，樣本的好壞直接決定了模型的度，所以只有擁有一定技術(shù)實(shí)力的公司才能持續(xù)投入研究。
其次，高性能硬件平臺計(jì)算是引擎助力。深度學(xué)習(xí)模型需要大量的樣本，這就避免不了大量的計(jì)算，而以前的硬件設(shè)備不足以訓(xùn)練出復(fù)雜的上百層的深度學(xué)習(xí)模型。因此，GPU、超級計(jì)算機(jī)、云計(jì)算等高性能硬件平臺的迅猛發(fā)展讓深度學(xué)習(xí)成為可能，強(qiáng)大的計(jì)算能力有助于深度學(xué)習(xí)算法快速實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證，并積累更多經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行模型修正，進(jìn)一步提高模型精度。
zui后，算法網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)創(chuàng)新是燃料。通過深度學(xué)習(xí)算法的不斷優(yōu)化，可以更好地識別目標(biāo)物。在安防領(lǐng)域，對于一些復(fù)雜場景，比如人臉識別，光照、角度、姿態(tài)、表情、飾物、分辨率等都會影響識別準(zhǔn)確率，這要求算法模型具有更強(qiáng)的泛化能力，深度學(xué)習(xí)模型需要進(jìn)一步優(yōu)化。
總的來說，隨著安防大數(shù)據(jù)的快速積累、大規(guī)模并行計(jì)算的高速發(fā)展、更優(yōu)化算法的不斷出現(xiàn)，是深度學(xué)習(xí)算法崛起不可忽視的條件。
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