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然后用他自己编译的代码对比一下，都清零到原始状态，开始用谷歌上随机搜索到的猫图进行学习。
双方说好了都只学1oo张图，然后根据前1oo张的学习结果得出的算法权重，给后续2o张随机图打分，看谁的正确率高。
顾诚自然是智珠在握。
他这辈子穿越过来之后，实打实抄抄抄的东西没几样，主要是他脑子里没带过目不忘的系统。但杰夫辛顿的最经典学习算法，他好歹还是知道的。
这道问题上，他是开了挂的，扎克伯格如何是他对手。
因为图比较少，双方都没有用自动数据标识，而是人工肉眼打分。1oo张图，短短3分钟人眼就判断完了，然后把对错反馈给机器。
这1oo张，算“学习”，后2o张，算“考试”。
“学习阶段，顾诚算法平均正确率29%，扎克伯格算法平均正确率33%。考试阶段，顾诚算法平均正确率46%，扎克伯格算法平均正确率42%。”
作为裁判的爱德华.萨维林，很快报出了结果。
萨维林耸耸肩：“马克，看来你真得给诚打一段时间白工了，你的算法，并没有在学习阶段最快地把问题暴露出来。”