深度学习持续发酵，并逐渐介入产业界应用
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一直到2014年的ImageNet挑战赛，一般使用的深度学习还在20-30层之间，2015年微软亚洲研究院MSRA直接将深度推到152层，其错误率3.57%更是明显超越了人眼辨识5.1%的水平。微软亚洲研究院MSRA更是已经将多年来在计算机视觉领域的研究成果转化到众多微软的智能产品和服务中，包括微软牛津计划中的人脸识别和图像识别API、Windows10中的WindowsHello“刷脸”开机功能、必应的图像搜索等等。而从近几年的挑战冠军归属来看，高校学术研究机构开始逐渐让位于大型企业巨头的实验室。除了经费支持，对企业而言可能还有更丰富的数据、更先进的硬件计算基础及应用场景等优势。
随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可缓解训练低效性，训练数据的大幅增加可
降低过拟合风险，因此基于人工神经网络的“深度学习”将会在更多领域发挥更大的作用。从近年来Google、Facebook、微软等科技巨头纷纷展开对深度学习的布局可见一斑。
近年来科技巨头纷纷展开深度学习相关布局
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