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微软黑科技:图像识别系统错误率已低于人类

2015-02-16
關鍵詞: 微软 图像识别 人类

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    微最近公布了一篇關于的研究論文,在一項的基準測試中,電腦系統識別能力已經超越了人類。人類在歸類數據庫ImageNet中的圖像時錯誤率為5.1%,而研究小組的這個深度學習系統可以達到4.94%的錯誤率。

  在微軟發布論文前一個月,百度也曾發表過自己的研究成果:百度使用了自家的超級計算機系統,識圖錯誤率為5.98%。而在這二者之前,識別ImageNet圖像數據庫的最好成績是由谷歌在2014年創下的,當時谷歌深度學習系統的錯誤率是6.66%。

  

  “據我們所知,這是電腦第一次在挑戰中戰勝人類。”論文中說,“但是,我們的算法仍然會在某些地方犯錯而不如人類,尤其是那些需要聯系背景理解或需要高層次知識的情況。”

  “這樣的成果并不能說明機器視覺已經大體上超越了人類。雖然如此,但是我們相信,在執行許多圖像識別任務時,機器算法仍展示了它未來巨大的潛力。”

  一位名為孫健(音)的微軟研究員在微軟博客中通俗地解釋道:“對于人來說,區別一只羊和一頭母牛沒有任何問題,但是電腦在處理這種簡單任務時并不完美。然而電腦在某些方面卻具有優勢,科學家們可以訓練電腦去觀察圖像的細節、紋理、形狀和背景等無法被人類觀察到的細節,比如它能夠識別不同羊的品種,這是它超越人類的地方。”


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