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即使这种规律,人类并不一定完全理解,也不见得能用数学语言解释清楚……
剩下的就比较简单了。
接下来,江寒又添加了几个函数,用来输出运算结果、观察运行情况等。
最后,从头调试了一遍,确认没啥bug后,将代码重新编译,然后运行了起来。
屏幕上有一些数字,表示当前正在处理的数据,和训练进度的百分比。
十分钟后,后一个数字才刚刚达到1.3%。
这表示,完整训练一遍,大约需要13个小时……
之所以这么慢,主要是江寒的程序,比较追求稳定性,以及调试的方便、快捷,并没特别讲究执行效率。
当然,即使他用心优化,估计也需要8个小时以上,才能完成训练。
虽然有点慢,但其实没什么关系,训练过程并不需要人工干预,挂机等着就行。
第二天早晨,江寒起床后,先看了下训练进度,还差了大约13%才能完成,就先去班级上课。
中午吃完饭回来,训练终于结束了。
而存放权重和偏置参数的Weight数组,也以内存映像的方式,保存在了一个二进制文件中。
接下来就简单了。
重建一个一模一样的感知机模型,加载上这个权重文件,就可以用它来判断剩余照片的性别了。
江寒重新改写代码,然后运行。
这次十分迅速,只用了不到20分钟,就将两万一千来张照片,全部处理完毕。
这就是“感知机”,或者说“人工神经网络”的特点。
训练起来特别耗时,一旦训练完成,工作起来非常快捷。
至于正确率,江寒初步估计,大大超过99%,21000条未经训练的数据里,判断出错的,绝不超过10人。
比人类肉眼的识别率低不到哪里去。
事实上,“感知机”或者说“人工神经网络”的错误率,跟训练数据、测试数据的质量有很大关系。
如果比较规范,达到100%的识别率都不算稀奇。
可惜实际运用中,总有个别实例,奇葩得超乎想象。
有的时候,人类都几乎无法识别!
根据老高的说法,这区区几个错误的,可以在把名单下达到各校后,根据反馈修改一下就行。
如果没有这个托底,就没法使用“感知机”,因为没办法判断,哪些人被误分类了……
得到了全部照片的性别数据后,江寒将其粘贴到了《报名信息表》中。
大功告成后,江寒没急着找高老师复命。
这么快就搞定,老高肯定会十分震惊,然后追问前因后果。
“感知机”解释起来太费劲,而且也没那么高大上,还用不着见人就推销。
关键老高一个人贡献的那点震惊值,江寒现在已经有点看不上眼了。
休息了一会儿后,江寒就拿着《noip通关宝典》,回班级继续刷题。
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