同时，邪归由于标准物质的浓度已知且稳定，可以减少因反复校准而产生的试剂消耗和人力成本，从而降低整体分析成本。

GoogLeNet属于Google的Inception系列，然人用了比较花式的网络设计，旨在减少网络的运算量，加快训练。这篇文章里面介绍的方法有两个非常重要的trick：老良颜色重平衡（Classrebalancing）我们都知道，各个颜色在全世界所有彩色照片里面的分布是不一样的。

作者在这篇文章里提出了一个折中的做法：得善我们可以调整Softmax函数的temperature，然后再求新的概率分布的均值。实现视频风格化的难点在于：邪归像图像风格化这样的重型应用，邪归如果要在手机上做到实时效果，需要有非常多工程上的优化和算法方面，在尽量不影响效果的前提下减少网络的参数量。而且，然人上色后的图片有时会出现一小块突兀的patch。

我相信随着社会对深度学习的热情越来越大，老良更多有趣的成果会不断产生。但与普通线性模型不同，得善深度神经网络可以拟合对抗训练可以很好的解决这个问题，解决方式是生成对抗样本，使得网络对对抗样本的容忍性更强些。

在算法方面，邪归继续提高图像识别准确率和召回率，邪归我们的愿景是完全解放审核人力，我们也将往审核之外的其他方向扩张业务，如人脸识别，增强现实等，提供更直接，高效和多样化的任务。

运用这个trick，然人输出图片的颜色会更有多样性，更接近真实的图片。无需外界能源即可根据环境温度变化自行调节，老良自然起到恒温的作用。

我们的价值观：得善诚信为本，客户第一。该奖项旨在表彰那些在这些方面表现出色的企业，邪归激励更多的企业注重创新与设计，推动整个行业的进步与发展。

在当今竞争激烈的家居市场中，然人创新是企业发展的动力源泉，设计原创性是产品的核心竞争力，而商业落地价值则是检验品牌成功与否的重要标准。如今，老良福临门恒温门窗不仅设备先进齐全，还拥有一支高素质的管理团队和专业的技术人才队伍。