Машиналық оқыту технологиясы әрқашан үлкен функциялармен байланысты емес. Көбінесе бұл өте мұқият және нәтижеге аздап әсер ететін кішкентай трюктар. Мысалы, пайдалану Twitter нейрондық желілер алдын ала қарау үшін фотосуреттің ең қызықты бөлігін автоматты түрде таңдауға мүмкіндік береді.
Компания бұл құралмен біраз уақыт жұмыс істеп келеді, бірақ оның әдістерін егжей-тегжейлі айтып берді блог кеше ғана ML Лукас Тейс және ML Зехан Ванг лейбл фондарды кесу үшін бет-әлпетті тану мүмкіндігін қалай пайдалана бастағанын түсіндіреді, тек бұл әдіс пейзаждар, нысандар және ең бастысы сүйікті мысықтарыңыздың суреттерінде жұмыс істемейтінін анықтады.
Шешім «маңыздылығын пайдаланып кесу» болды. Бұл параметрді анықтау үшін әзірлеушілер көздің жұмысы туралы академиялық зерттеулердің деректерін пайдаланды, олар адамдар кескіндердің қай аймақтарын бірінші қарайтынын жазады.
«БҰЛ ДЕРЕКТЕР НЕЙРЛІК ЖЕЛІЛЕРДІ ЖӘНЕ БАСҚА АЛГОРИТМДЕРДІ АДАМДАР КӨРГІСІ КЕЛЕТІНІН БОЛЖАУ ҮШІН ПАЙДАЛАНУҒА БОЛАДЫ»
ТЕИС ЖӘНЕ ВАНГ
Әзірлеушілер нейрондық желіні осы аймақтарды анықтауға үйреткеннен кейін, сайтта нақты уақытта жұмыс істеу үшін оны оңтайландыру қажет болды. Бақытымызға орай, олар үшін фотосуреттерді алдын ала қарау үшін қажетті қию аймағы жеткілікті кең - сіз жай ғана суретті тарылтып жатырсыз. Бұл дегеніміз Twitter білімді дистилляция деп аталатын әдісті қолдана отырып, нейрондық желімен бағаланатын критерийлерді азайтып, жеңілдете алады.
Соңғы нәтиже бастапқыдан он есе жылдамырақ нейрондық желі болды. «Бұл бізге барлық кескіндерде объектінің айқындылығын анықтауды жүзеге асыруға мүмкіндік береді, олар жүктелген бойда біз нақты уақытта фотосуреттің ең қызықты бөлігін таңдаймыз», - деп жазады Теис пен Ванг.
Жаңа мүмкіндік енді барлық ДК, iOS және Android- қолданбалар. Сондықтан келесі жолы қызықты фотосуретті көргенде Twitter, бұл да нейрондық желінің нәтижесі екенін есте сақтаңыз.
Джерело: Verge