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基于大数据的大规模深度神经网络,这种神经网络可以的分析图片中的每种不同元素并将其分类,找出我们需要的那一类。这样一个强大的神经网络属于强分类器。训练这样的深度神经网络分类器是很耗时的。另外,在正常的图像中,人脸区域只是占了很小的一部分,如果使用所有的特征进行训练的话,运算量非常大。适应性增强算法则不同,为了节省运算时间和资源消耗,它训练很多个简单的弱小的分类器,然后把它们串在一起,层层筛选,终形成一个强分类器。关键在于这个串在一起的筛选过程是动态的,下一个分类器能够根据上一层分类器所做的结果进行评估,并能够重点学习那些错误的结果,这就是“适应性增强”的含义。如果做个比喻的话,就是你做100道练习题,重庆监控,错了30个,视频监控,对了70个。想要获得更好的学习成果,你必须提高对这30道错题的关注,至于你做对了的可以不用再分太......如想进一步了解更多产品内容,可以直接给厂家发送询价表单咨询: 
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