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快讯，近日中科院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布了《2018年中国在线少儿英语教育白皮书》。目前，国内少儿英语学习呈现低龄化趋势。从城市分布上看，*城市学员平均年龄普遍在6岁左右，二线城市学员平均年龄略有上浮，为6.5岁。调查还显示，在线少儿英语市场的用户拥有较强消费能力，年收入在20万-100万区间的中产家庭占58%。绝大部分家长表示每年会花费1万元以上用于孩子的英语教育。

除了AlexNet和Matthew Zeiler网络在人脸识别深度学习方面的突破之外，还有其他里程碑式的系统，如DeepFace、DeepID系列系统、VGGFace和FaceNet。如果想更好地理解人脸识别和深度学习是如何一起产生的，了解它们的历史十分必要：

DeepFace是一个基于深度卷积神经网络的面部识别系统，由Facebook的一个研究小组于2014年创建。它可以识别数字图像中的人脸，准确率高达97%，是利用深度学习进行人脸识别的重大飞跃。

DeepID(深层隐藏身份特征)是由Yi Sun等人在2014年题为《预测10000个的预测深度学习面部表征》的论文中首先提出的一系列系统(DeepID、Deepid2等)。该系统起初和DeepFace相似，但后来出版的论文扩展了该系统，通过对比损失的培训来支持识别和验证任务。

VGGface由来自牛津大学视觉几何学组(VGG)的Omkar Parkhi等人开发，并发表在在2015年的论文——《深层人脸识别》中。工作重点除了放在更好的调整后模型外，还放在如何收集一个非常大的训练数据集，并用它训练一个非常深层的CNN人脸识别模型。这一模型使得他们能够在标准数据集上获得当时较先进的结果。

FaceNet是一个由谷歌研究人员于2015年开发的人脸识别系统，基于一系列人脸识别基准数据集，在当时是较先进的系统。。得益于模型的多个第三方开放源码实现和预培训模型的可用性，FaceNet系统可以广泛使用。

实际上，深度学习框架的灵感也正来自对人类大脑运作机制的研究。

特伦斯向21世纪经济报道记者表示，“深度学习网络很庞大，它在做的是简化大脑中的处理机制。”他分析道，大脑中有上千亿个神经元，其中有很多彼此相连的突触，科学家在学习它的框架，并且用里面的一些一般性原则进行简化用于深度学习框架的发展。比如卷积神经网络(CNN)是用来处理视觉信号，把视觉输入变成神经信号作为输出，去识别图像以及和各种事物做联结。

**对于脑科学的研究在近年来正成为一个重要工程在推进。美国在2013年提出“BRAIN计划”，目的就是创造新的神经技术，以加速对大脑功能和障碍的进一步了解，特伦斯也是这个计划的参与者。

“我们关于大脑研究项目有一个5-10年计划。期望在这段时间内要提升人类测量和探知大脑的能力，研究出新方法和新工具，这也是所谓创新神经科学要做到的事。”他指出，希望基于此，形成新的深度学习规则。

提及进展，他告诉21世纪经济报道记者，“这肯定不是按照一年为单位计算，而是10-20年来看。现在我们进行的脑科学研究，是在建立一个科学家社区，培养学生，为他们提供相应工具，从而帮助技术更好地发展。我们现在处于早期的准备状态，在帮助科学家收集更多数据，较终推进AI的发展。当然进程还是比较快的。”

如果进一步将较大学习率提升 50% 左右，同时将裁剪增强从 8×8 降到 5×5，以弥补高学习率带来的额外正则化，我们可以再缩减一个 epoch，在 36 秒内实现 94.1% 的测试准确率。

指数移动平均操作(34 秒)

为了提高准确率，研究者每 5 个 batch 更新一次移动平均时间，因为他们发现，即使更新地更加频繁，准确率也没有什么提升。他们需要选择一个新的学习率计划，越接近训练结束，学习率越高，同时动量参数也会采用指数移动平均操作。

测试准确率提升到了 94.3%，因此可以进一步缩减 epoch。13 个 epoch 训练使得模型的测试准确率达到了 94.1%，训练时间低于 34s，比该系列开始时的单 GPU 水平提高了 10 倍。

这是当前较先进的AI模型。主要原理是使用之前成功架构的构建块并尝试自动搜索这些块的组合，以构建新的神经网络架构。其关键目标是建立一个需要少量运算却高精度的架构。一些成功的神经架构搜索方法包括：NASNet，MNASNe和FBNet。由于其可能的组合的搜索空间非常大，训练这些模型比标准深度学习模型需要更多的计算量和数据。类似于“特征搜索”阶段，这些模型也受到基于人类直觉的手动设计其构建块的约束。根据以前的经验，人类对如何设计神经架构的直觉没有计算机好。较新研究表明，随机连接的神经网络完胜几种人工设计的架构。

综上所述，显然深度学习的下一阶段是让计算机自己设计架构。

**个特征图谱是关于垂直线的，我们可以重复这个过程来识别水平线和对角线。我们也可以想象会有滤波器识别明暗区域的边界线。在产生了这些初级的特征图谱后，这个过程可以重复，只是不再使用原始像素值，而是使用这些特征图谱作为下一次的输入。这个迭代过程会一直继续，产生具有更高级别特征的多维矩阵图或者是张量。随着这个过程的进行，高级特征的矩阵表示变得有点抽象，所以我们并不一定能从深度的网络中发现眼睛。

神经网络是如何知道要做哪些卷积运算的呢?简单来说，神经网络保留了那些能成功分类的卷积运算。在一个基础神经网络中，每个权重都会在后续的学习迭代过程中得到调整。在一个卷积神经网络中，这个网络也在学习该做哪些卷积运算。

在监督式学习中，神经网络不断地向较高层次构建特征，这可能是学习任务的目标。想一下判断一幅图像是否包含人脸的任务。你有一些标记的图像用来训练，有些图像上有人脸，有些没有。训练过程就会得到一系列能识别特征等级(比如说，边>圆>眼睛)的卷积运算，它们能够在分类过程中成功识别目标。网络可能会发现的其他一些等级特征(比如说，边>矩形>房子)会因为它们对识别人脸没意义而被丢弃。有时候网络里单个神经元的输出就是一个有效的分类器，这表明了该神经元编码了你所关注的特征。