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这个助力,秋卫就是让字节引以为傲的巨量引擎。而他也不辱使命,底要搭配在很短的时间里,就给字节带来了两份大礼。
回国前,好快杨希旺一直在美国Facebook供职,对老东家的体系如数家珍。后来的番茄,秋卫就开始了野蛮生长的高速发展期。在字节的无数高管当中,底要搭配与巨量引擎有渊源的人太多——而张超,是其中很特殊的一个。
来到字节之前,好快张超也是产品出身,他待过许多公司,在神策数据做了3年多的BP。分析海外的广告平台,秋卫Meta和谷歌一个北美的DAU一年能变现200美金,而字节在北美一个DAU一年下来只能变现30-40美金。
今天的字节,底要搭配谈到的无论是商业化收入,底要搭配还是新产品的用户飞轮,都躲不开巨量引擎——它不光为字节的商业化全域带来了巨额流水,更以用户飞轮给了字节持续产出超高增长产品的机会。
谁在给字节赚钱,好快能写的英雄好汉太多——但巨量引擎的这些人们,少了他们,就绝不会有字节的今日。Resnet很好的解决了这个问题,秋卫让训练达1000多层的神经网络变得可能。
以上介绍的几个技术都并不是完美的,底要搭配但是瑕不掩瑜,我们能从中看到深度学习的潜力,明白它能做的远远不止是分类和检测。如果你觉得以上的技术很酷,好快那我保证,你的惊讶才刚刚开始。
保持VGG的权重不不变,秋卫直接对初始化的图⽚做梯度下降,直至目标函数降至一个比较小的值。但是,底要搭配随着神经网络层数的加深,它们的训练也会变得越来越困难,因为在训练时会出现梯度消失的状况。
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