在2016年,imagenet测试的识别错误率为

小伙伴们,今天给大家科普一个小知识。在日常生活中我们或多或少的都会接触到在2016年,imagenet测试的识别错误率为方面的一些说法，有的小伙伴还不是很了解，今天就给大家详细的介绍一下关于在2016年,imagenet测试的识别错误率为的相关内容。

(相关资料图)

1、除了百度、谷歌、微软外，苹果、Facebook、IBM等科技巨头也都在重金招募大量人工智能研究人员，并且各具雄心。

2、　　5月份，百度宣称其在ImageNet测试中取得了全球最好结果，其图像识别错误率仅为4.58%，而微软是4.94%，谷歌为4.8%。

3、在这种测试中，人类辨识ImageNet照片的错误率为5%左右。

4、　　可是，周二，ImageNet的计算机科学家发表声明指出，百度在测试中存在违规行为，百度采用了密集测试的方法以提高成绩。

5、按照规定，ImageNet只允许参与者每周向测试服务器提交2次测试结果。

6、可是在3月份的5天时间内，百度却提交了40次结果。

7、ImageNet表示，百度还使用了30个不同的账号，在过去6个月中提交了约200次测试结果。

8、　　在ImageNet测试中，人工智能需要扫描拥有100多万张图片的数据库，然后将它们分为1000个不同类别。

9、大多数研究人员通常使用数据库中的部分图片，对软件进行图像识别测试。

10、而通过密集测试，百度工程师可以通过调整他们的软件熟悉这些图片的信息，从而获得优势。

标签： 人工智能 研究人员 图像识别 测试结果