A gépi tanulási technológia nem mindig kapcsolódik nagy funkciókhoz. Ezek gyakran apró trükkök, amelyek nagyon óvatosan és kissé befolyásolják az eredményt. Például a használatával Twitter A neurális hálózatok lehetővé teszik a fénykép legérdekesebb részének automatikus kiválasztását előnézethez.
A cég már egy ideje dolgozik ezen az eszközön, de részletesen bemutatta a módszereit blog csak tegnap ML Lucas Theis és a kiadó, ML Zehan Wang elmagyarázza, hogyan kezdték el használni az arcfelismerést a hátterek kivágására, de rájöttek, hogy a módszer nem működik tájak, tárgyak, és ami a legfontosabb, kedvenc cicáid képeinél.
A megoldás a "szignifikáns metszés" volt. Ennek a paraméternek a meghatározásához a fejlesztők a szem munkájára vonatkozó tudományos tanulmányok adatait használták fel, amelyek rögzítik, hogy az emberek mely képterületeket nézik meg először.
"EZEKET AZ ADATOKAT FELHASZNÁLHATJÁK NEURÁLIS HÁLÓZATOK ÉS MÁS ALGORITMUSOK KÉPZÉSÉRE, HOGY ELŐREJELHETJÜK, MIT AKARHATNAK NÉZNI AZ EMBEREK."
THEIS ÉS WANG
Miután a fejlesztők betanították a neurális hálózatot ezen területek azonosítására, optimalizálniuk kellett, hogy valós időben működjön a webhelyen. Szerencsére a fotók előnézetéhez szükséges vágási terület elég széles – csak szűkíti a képet. Ez azt jelenti Twitter csökkentheti és egyszerűsítheti a neurális hálózat által kiértékelt kritériumokat az úgynevezett tudásdesztillációs technikával.
A végeredmény egy olyan neurális hálózat lett, amely tízszer gyorsabb, mint az eredeti. "Ez lehetővé teszi számunkra, hogy minden képen objektumfeltűnőség-észlelést végezzünk, amint betöltődik, valós időben kiválasztjuk a fotó legérdekesebb részét" - írja Theis és Wang.
Az új funkció mostantól minden PC-re, iOS-re és Android- alkalmazások. Ezért a következő alkalommal, amikor egy érdekes fényképet lát Twitter, ne feledje, hogy ez is egy neurális hálózat eredménye.
Forrás: The Verge