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類似的實驗在業界內有各種各樣的大公司做過，但這仍然是一個驚人的成績。
要知道，他向神經網絡展示的視頻大概只有十萬的數量，而這些視頻裏面有關於貓或者其他動物的數量就更加少了。
也就是說，系統神經網絡只進行了極少量的訓練，就已經可以做到完美識別某一樣物體了。
而其他神經網絡，想要做到接近的效果，需要建立起一個龐大的數據庫和龐大的神經網絡，讓它進行至少億萬次的訓練學習。
人們在各種網盤上面上傳的圖片和視頻，以及各種大型直播網站，背後就隱藏着一個深度神經網絡正在進行掃描式的“學習”，實時監控着視頻畫面和彈幕，判定違規內容。
不過，哪怕是經過這麼多次學習，目前業內大部分神經網絡圖片識別效果仍然感人，距離系統神經網絡百分百的準確還差得遠。
當然，系統神經網絡也不是沒有缺點的，或者說也算不上是缺點。
那就是隨着運行的時間，它需要的服務器資源越來越多，現在他的電腦已經有點容不下了。
“是時候給它配一臺服務器了。”陳神開了一瓶快樂水，到網上查了查各種服務器的性能，很快就相中了其中的一款。
把鏈接和需求發給王倩之後，他就當起了甩手掌櫃。
