防爆高速球深度学习算法分析ZTSQ-Ex
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主要有三大因素共同决定了深度学习在近几年才开始大爆发：数据规模，计算能力，网络架构。
首先，大数据是深度学习成功的重要路基。在如今的互联网时代，数据量的累积是爆炸式的，越来越多的领域正持续积累着日趋丰富的应用数据，这对深度学习的进一步发展和应用至关重要。不过大数据收集是有成本的，并且标注成本已经开始水涨船高，样本的好坏直接决定了模型的度，所以只有拥有一定技术实力的公司才能持续投入研究。
其次，高性能硬件平台计算是引擎助力。深度学习模型需要大量的样本，这就避免不了大量的计算，而以前的硬件设备不足以训练出复杂的上百层的深度学习模型。因此，GPU、超级计算机、云计算等高性能硬件平台的迅猛发展让深度学习成为可能，强大的计算能力有助于深度学习算法快速实现验证，并积累更多经验进行模型修正，进一步提高模型精度。
zui后，算法网络的结构创新是燃料。通过深度学习算法的不断优化，可以更好地识别目标物。在安防领域，对于一些复杂场景，比如人脸识别，光照、角度、姿态、表情、饰物、分辨率等都会影响识别准确率，这要求算法模型具有更强的泛化能力，深度学习模型需要进一步优化。
总的来说，随着安防大数据的快速积累、大规模并行计算的高速发展、更优化算法的不断出现，是深度学习算法崛起不可忽视的条件。
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