今年考上研究生，導師讓我在圖像處理算法和深度學習算法中選一個方向，請問有什么建議嗎？深度學習是近年來隨著信息社會、學習科學和課程改革的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新的學習模式和形式。目前，對深度學習的概念有很多答

今年考上研究生，導師讓我在圖像處理算法和深度學習算法中選一個方向，請問有什么建議嗎？

深度學習是近年來隨著信息社會、學習科學和課程改革的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新的學習模式和形式。

目前，對深度學習的概念有很多答案，很多專家學者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認為，深度學習是建立在理解的基礎上的。學習者可以批判性地學習新的想法和事實，將它們?nèi)谌朐械恼J知結(jié)構(gòu)，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識轉(zhuǎn)移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認為，深度學習是在教師指導下的一個有意義的學習過程，學生圍繞挑戰(zhàn)性的學習主題，全心投入，體驗成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機整合、建設性反思和遷移應用的特點。

深度學習有幾個特點。一是觸動人心的學習。第二，體驗式學習。三是深入認識和實踐創(chuàng)新的研究。

深度學習是什么意思？

IBM發(fā)布了來自dif人臉識別訓練數(shù)據(jù)庫的100萬張人臉圖像，希望幫助AI克服技術偏見

希望幫助開發(fā)者訓練基于人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別系統(tǒng)，提高AI在人臉識別中的多樣性和準確性，克服了人臉識別中面對年齡、性別、種族和膚色差異的技術偏差問題。

之前的研究人員發(fā)現(xiàn)，人臉識別分析軟件根據(jù)識別對象的年齡、性別、種族和膚色的不同，反饋的結(jié)果會有不同的準確率表現(xiàn)，存在一定的技術偏差。

在數(shù)據(jù)庫圖像中，對顱面測量數(shù)據(jù)（頭部高度、鼻梁高度、前額高度、面部比例）、年齡、性別、姿勢、清晰度等進行注釋。

社區(qū)是開放的。

https://www.research.ibm.com/artificial-intelligence/trusted-ai/diversity-in-faces/

只要設計好分類器，就應該分為訓練樣本和識別樣本。訓練樣本用于設計分類器，識別樣本用于評估生成分類器的性能。兩者有不同的功能。注意訓練樣本和識別樣本可以是同一樣本，也可以是其他關系。沒有規(guī)定這兩個樣品是不同的。