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第634章 给学术圈一点小小的北邮震撼 (4 / 7)
        因为在深度学习中，用海量数据喂出来的模型“见多识广”。

        它在底层网络中已经学会了提取通用的图像特征，比如轮廓、纹理、色彩组合。

        这种通用的特征提取能力，完全可以直接套用到子集数据的分类任务上。

        但直接这么做，预测精度必然会存在误差，成绩会差一些。

        原因很简单，模型最终输出的是五千个选项的概率。

        在面对这五万张只有一千种标准答案的验证图片时，通用模型依然会按照五千个类别的范围去预测。

        一旦它把图片分类成了比赛规定的一千个类别之外的选项，按照赛制就会被判定为错误。

        它还需要时间去针对这一千个特定的类别重新训练，才能做到精准得分。

        楚一航没管那么多，直接在终端里输入调用TenSOrFlOW框架的命令。

        回车键敲下。

        隔壁机房的散热风扇转速瞬间飙升，噪音穿透了玻璃门。

        屏幕上开始滚动运行日志。

        钟柏盯着显存占用率的监控面板。

        “集群的显存占用直接拉满了。”

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