週末去郊區農家逛蕩，路過瓜園，從農地裏買了一個西瓜。回到家後，就火燒眉毛地把這個西瓜放在案板上，準備把它切開之後嚐嚐。心想瓜地裏剛摘的新鮮必定很好吃，看這個西瓜的樣子應該是會很甜的。前端
一刀下去切開後卻傻眼了，根本就沒有紅色的果肉，也不是那種黃色品種的西瓜，裏面的果肉居然是白色的。看到這樣的西瓜給個人第一感受就是變異了，感受切開的不是西瓜，而是一個冬瓜，裏面沒有一點紅色的果肉，全都是皮同樣的東西。web
瞅着這玩意兒讓我心情半天不能平靜，這是冬瓜出軌了？仍是西瓜變心了？難道是黃瓜長胖了？多是冬瓜紋身了，只能感慨社會真是太複雜。算法
這麼可貴的稀奇物不得發個圈啊，不發還好一發心理更不淡定了，朋友們一致認爲，這是西瓜和冬瓜在一塊兒了……（在一塊兒，在一塊兒……這畫面無法腦補~~~）微信
初學AI的我，腦殼裏忽然冒出一個詭異的念頭，我作我的挑選個西瓜還這樣，那麼若是機器識別西瓜和冬瓜時如何能作到精準。
網絡
立馬給本身立個研究項目：AI分辨冬瓜和西瓜機器學習
如今有一堆數據集，讓咱們分類出西瓜和冬瓜，若是隻有兩個特徵：形狀和顏色，可能無法分區來(我就上了這個當啊，嗚嗚~~)；svg
若是特徵的維度有：形狀、顏色、瓜瓤顏色、瓜皮的花紋等等，可能很容易分類出來；學習
若是特徵是：形狀、顏色、瓜瓤顏色、瓜皮花紋、瓜蒂、瓜籽的數量，瓜籽的顏色、瓜籽的大小、瓜籽的分佈狀況、瓜籽的XXX等等，頗有可能會過擬合，譬若有的冬瓜的瓜籽數量和西瓜的相似，模型訓練後這類特徵的權重較高，就很容易分錯，那樣估計冬瓜又得被識別爲西瓜了。
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忽然又想到了特徵工程，估計就是由於這樣相似的問題，在特徵工程上須要花不少時間和精力，才能使模型訓練獲得一個好的效果。優化
然而神經網絡的出現使咱們不須要作大量的特徵工程，譬如提早設計好特徵的內容或者說特徵的數量等等，咱們能夠直接把數據灌進去，讓它本身訓練，自我「修正」，便可獲得一個較好的效果。
一頓思索下來，立馬跑回臥室，代碼碼起來~~~~
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