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lance6716 2018-06-09 14:47:59 +08:00
把具体神经网络的超参数这么封装好,当做黑箱直接给程序员调用,会减少一大批调参工程师的职位……
跟 IDE 结合得真的很优雅 |
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lance6716 2018-06-09 14:54:35 +08:00 1
第一个视频的中国人语气太尬了……我很赞同他说的,准确率上升几个点其实开发者不在乎,重要的是重大突破、易用性、与现有工程的结合。学术界有点跟工业界跑偏了
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chendeshen 2018-06-09 15:50:15 +08:00 via Android
好牛逼🐮
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leeg810312 2018-06-09 16:45:59 +08:00 via Android
Google 开源 tensorflow,微软开源 CNTK,苹果的是?
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shuson 2018-06-09 17:05:03 +08:00
第一个 demo 中 simulator 里的那些照片不就是 training dataset 里的嘛... 难怪 accuracy 100%
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ballshapesdsd 2018-06-09 17:06:36 +08:00
@shuson #5
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clavichord93 2018-06-09 18:08:30 +08:00
@leeg810312 这没什么好比的,毕竟你也不会在 macOS 和 iOS 上做训练不是。同时 Apple 提供了主流框架往 CoreML 转 model 的方法,CoreML 的实现效率又非常高,我觉得这对开发者来说已经够了。
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artwalk 2018-06-09 19:30:34 +08:00
相当于把 ML 那一套东西全部隐藏起来了,对于看到公式就头疼的人来说,无脑准备 training data 和 test data 就行
不满足封装的参数还可以自定义 Layer 和 Model 胶水工程师的福音 另外完全没想到自己实现了一套 CreateML 框架,有钱真好 |
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dlsflh 2018-06-09 19:38:37 +08:00
推荐看一下新浪微博 @毅马当闲
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leeg810312 2018-06-09 20:35:06 +08:00 via Android 2
@clavichord93 怎么不能比?苹果对软件开发者一向不友好,App store 赚了那么多钱,连个 xcode 开发工具都做不好,
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takato 2018-06-09 21:19:34 +08:00
事实上。Tensorflow 里也有类似的部分。
用统一模型的好处是方便,但是面对 GAN 的时候,真的是脆弱地跟纸糊的一样。。 |
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clavichord93 2018-06-10 00:13:41 +08:00 via iPhone
@leeg810312 我觉得你还是不要把做不好 Xcode 看成 Apple 对开发者不友好吧,虽然 Xcode 烂的一逼,App Review 也蛋疼的一腿,macOS 也越做越烂,但是 Apple 做 SDK 也还算很上心啊,ARKit,Metal 和 CoreML 这些都很棒啊…说回 Deep Learning Framework 这个东西,我觉得我说的很明白了,Apple 看重的是 product,没必要做一个开源的 research-oriented framework,就算做了,你也不会用。所以 CoreML 很足够,你也完全找不出 iOS 上比 CoreML 做的更快的 SDK 了。
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clavichord93 2018-06-10 00:15:17 +08:00 via iPhone
@leeg810312 而且,对开发者来说,你确定 TensorFlow 比 CoreML、CreateML 更友好?你怕是对“友好”有什么误解吧?
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cbais7890 2018-06-10 00:23:21 +08:00
@lance6716 #2 哈哈哈哈, 浓重的 Jinglish, 感觉下一句接一个普通话毫不违和
不过讲的内容一点问题没有 |
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w3sy 2018-06-11 11:39:54 +08:00
@leeg810312 我个人感觉,再没有比 Apple 对开发者更加友好的企业了
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qianc1990 2018-06-12 10:23:18 +08:00
@leeg810312 苹果收购了 turicreate
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xiaket 2018-06-12 10:27:13 +08:00
@onevcat 的这篇 blog 也谈到这个主题: https://onevcat.com/2018/06/wwdc-2018/
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luckyzd 2018-06-12 11:17:42 +08:00
听这个口音简直是一种折磨
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