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第400章 不可逾越的高山

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江寒在网上搜索了一番,参考了一下同类软件。

最后他决定,采用市场接受度较高的免费下载、试用模式。

超过试用次数和时间后,只要花费58元RMB,购买注册码,就可以终身使用。

在软件保护策略上,江寒毫不犹豫地启动了“坏苹果2代”技术。

经过加密后,“极光OCR”的可执行文件,以及动态链接库等要害部位,堪称坚不可摧。

江寒又用InstallShieldWizard,制作出一个1G大小的安装包,然后挂到了大江官网上。

技术上的事情,至此全部搞定。

至于其他的事情,全盘委托给老江和夏如冰就好……

江寒想了想,又访问了一下布置在地下机房里的数据服务器。

过了这么多天,他为ISLVRC2013图像识别挑战赛,打造的深度CNN网络,也终于完成了训练。

江寒将代码中关于训练的部分,暂时全部剔除,然后将验证集数据加载进来,跑了一下。

结果还算不错,top-1项目的识别正确率,达到了62.7%,top-5项目中,更是达到了85.4%的正确率。

所谓top-1,就是对于每张要分类的图片,只允许给出唯一答案,对就对,错就错。

至于top-5,要求就比较宽松了,每张图可以给出5种预测,有一个与标签相同,就算分类正确。

现在这个成绩,已经相当接近去年的冠军算法了。

但江寒怎么可能就此满足呢?

他深入思考了一番,重新编写了预测函数。

这一次,他使用了一个小技巧。

将待分类的图片加载到内存中之后,先进行预处理。

从图片的四个角,以及中间部分,依次进行矩形抠图,这样就得到了5张子图片。

接下来,再对这5张子图片,依次进行镜像操作,子图片的总数就变成了10。

最后再对这10张图片,分别进行预测,再把10个结果的平均值,作为网络的最后输出。

这可以有效地防止程序“发呆”,以得到更接近正确答案的预测。

不出所料,使用了这个技巧后,深度CNN在验证集上的表现,果然改善了不少。

top-1上的正确率,足足提高了2%,在top-5上的正确率,也提高了1.84%。

不过,感觉还有进一步提升的空间。

江寒思考了一下,又对训练集图片的RGB数值,做了PCA,也就是主成分分析,并且对主成分做了0.1标准差的高斯扰动。

这样做的目的,是增加一些噪声数据,以提高模型的泛化能力。

处理完庞大的训练集后,就可以让网络重新进行训练了。

安排妥当这件事之后,江寒开始考虑学科等级的事情。

经过几天的奋战,他已经学完了化学、生物两科,在大学本科阶段的全部专业课。

单论理论上的水平,超过了绝大多数相应科目的本科生、甚至硕士研究生。

江寒打开系统UI看了一眼。

学科等级面板上,数学、物理、化学、生物、信息学,这五个学科全都达到了高级。

其中,信息学的经验条已经过半,距离下一个级别不远了。

不过,工程、材料、能源三科,仍然没有任何评级。

江寒思考了一下,决定在网上找一找这三个专业的教材,深入地学习一番。

然而,他很快就发现了一个问题。

所谓的工程,到底是什么工程呢?

生物工程也是工程,电子工程也是工程。

此外还有机械工程、信息工程、采矿工程、石油工程、建筑工程……

不搜不知道,一搜吓一跳,工程学这个总类里,居然足足包括了21个小类,上百个专业!

然后是材料学。

化学材料、生物材料、金属材料、电工材料、材料物理……

也是几乎无所不包!

能源好一些,基本也就是引力能、热能、生物能、化学能、核能……

好吧,既然都是交叉学科,那就交叉着学呗。

江寒上网查找了一下,将所有涉及到这三科的书籍,汇总、整理了一下,列出了一张非常长的书单。

真的很长,足足有上千种书籍。

好在其中大多数,都能下载到PDF或者Ebook资源。

江寒将这些文件,全都用极光OCR,转换成了txt加小图片的格式,然后轮流发送到了虚拟空间中,并打印了出来。

也有部分资料,网上根本下载不到,这种情况,就只能邮购实体书了。

江寒在各大网上书店里,一顿狠淘,终于凑全了列表中的所有书籍。

至于花了多少钱,他也没仔细统计,大概估计下,怎么也得几万RMB。

也就是本科阶段的教材并不怎么难买,很多专业性很强的资料也都有中文版。

若是去亚马逊海淘英文原版,估计再添一个0,可能都不怎么够……

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