机器学习技术并不总是与大型功能相关联。 通常，这些都是非常小心且略微影响结果的小技巧。 例如，使用 Twitter 神经网络允许您自动选择照片中最有趣的部分进行预览。
该公司开发此工具已有一段时间，但详细介绍了其方法 博客 就在昨天ML Lucas Theis 和厂牌 ML Zehan Wang 解释了他们如何开始使用面部识别来裁剪背景，却发现该方法不适用于风景、物体以及最重要的是您最喜欢的小猫的图像。
解决方案是“使用重要性进行修剪”。 为了确定这个参数，开发人员使用了眼睛工作的学术研究数据，这些数据记录了人们首先看图像的哪些区域。
“这些数据可以用来训练神经网络和其他算法来预测人们可能想看什么”
泰斯和王
一旦开发人员训练了神经网络来识别这些区域，他们就需要对其进行优化以在站点上实时工作。 对他们来说幸运的是，预览照片所需的裁剪区域足够宽——您只是在缩小图像范围。 这意味着 Twitter 可以使用称为知识蒸馏的技术减少和简化神经网络评估的标准。
最终结果是一个比原来快十倍的神经网络。 “这使我们能够对所有图像执行对象显着性检测，一旦它们被加载，我们将实时选择照片中最有趣的部分，”Theis 和 Wang 写道。
新功能现已适用于所有 PC、iOS 和 Android- 应用程序。因此，下次当你看到有趣的照片时 Twitter，记住这也是神经网络的结果。
Dzherelo： 一触即发