【小结】据说能回答出这5个问题，至少3年AI老司机
上周公众号开通了新专栏《AI 1000问》，专门选择那些很小，容易被忽视，普通但是不简单，可以引申很多思考的问题，得到了大家的喜欢，今天我们就来回顾总结一下前5问，同时也收集一下大家的反馈。
第1问
做过图像分类项目或者看过文章的小伙伴们应该都知道，在论文中进行各类方法的比较时，要求使用同样的数据集。而为了公平的比较，网络的输入大小通常都是224*224的大小，那为什么呢？你第一时间思考出答案了吗？答案在此：
第2问
相信大家也都知道LeNet5这个经典的卷积神经网络，它有3个全连接层，输出维度分别是120，84，10，不知道大家知不知道为什么倒数第2个全连接层的维度是84呢？你第一时间思考出答案了吗？答案在此：
第3问
做图像处理的我们应该都知道，OpenCV是我们必备的一个工具，我们在使用OpenCV读取图像时你应该也发现了读取出来的数组居然是BGR格式，而不是我们听的最多，用的最多的RGB格式，这是为什么呢？有同学思考过这个问题吗？你第一时间思考出答案了吗？答案在此：
第4问
现在说起人工智能，聊起AI，每个人或多或少都能说出一点，从历史到未来，从图灵到冯诺依曼，从SVM到CNN等等，但是如果问你是否知道机器学习和模式识别有什么区别？我相信大多数人很懵圈，这两个东西不是一样的吗？难道还有区别！你第一时间思考出答案了吗？答案在此：
第5问
人脸识别一直以来都是当前生物特征识别研究的热点之一，人脸识别技术在工业界应用价值尤为突出。如今随着互联网技术的发展，似乎每个人都知道人脸识别，或者说“刷脸”，我们常常听到的Face detection、alignment、verification、identification(recognization)，你能分的清楚吗？答案在此：
那么，没有看我们之前，你回答出几个了呢？投个票吧，并欢迎给我们留言你的想法。
视频上线
如果你喜欢听视频版本，有三也奉上，不要在乎我的湖南普通话就好。下面是前3个，因为微信公众号只能放3个。
哔哩哔哩官网上线
知道大家喜欢上B站，怎么会忘了福利呢，咱们有三AI正式上B站日更噢！别忘了来粉噢。
遇到学习困难了？
有问题不知道找谁问？一个小BUG解3天！
天天看机器之心之类的AI信息，好像啥都知道却还是啥都不懂？
到处都是资料到底谁靠谱？
担心走错了方向学不到东西？
总是学习懈怠不够有动力？
没有学习目标心里慌？
不如来加入我们季划或者VIP吧
春天刚开始，一切刚刚好
VIP尚未正式单独写文官宣
现在加入还有优惠
VIP介绍在最后：创业第一天，有三AI扔出了深度学习的150多篇文章和10多个专栏
转载文章请后台联系
侵权必究