ImageNet竞赛深度学习算法隐含层数与图像识别错误率变化趋势
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企业核心竞争壁垒，中短期看是技术能力和产品化能力，长期看是生态构建能力。中短期来看，包括人脸识别、人体识别、图像识别等在内的主要计算机视觉技术均基于使用神经网络的深度学习算法，算法的优劣和迭代速度将直接取决于算法设计人员的知识和经验储备。ImageNet 竞赛中神经网络隐含层数对图像识别准确率的影响最能说明问题：从 10 年至 15 年，随着神经网络隐含层数的增多，图像分类 Top-5 错误率随之显著降低，但与此同时算法设计的复杂度越来越高，对技术人员的要求也越来越高。
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