311章 巨额隐形财富
脸识别方、超分辨率重建等方抗网络更武。
甚至语义图像修复方式抗网络显身。
除此外，式抗网络很应方向。
概括，式抗网络应景相广阔。
因空机器习方研究比较滞。
林灰搬运式抗网络模型话其实需担太风险。
尽管此，将式文本摘方彻底搞定。
林灰急将式抗网络相关研究果搬运。
至什林灰将式抗网络搬？
林灰给外界其余术员割裂感。
像林灰往游戏（搬运）给游戏玩割裂感。
虽林灰已经定将式抗网络推逻辑基础。
（林灰此搞式文本摘涉及式模型，尹芙·卡莉收购专利涉及类判别式模型，式抗网络其组正包含式网路判别式网路……）
果林灰贸搞式抗网路依旧很。
毕竟式抗网络应层林灰向搞语言处理术领域其实关系太。
况，林灰莫名其妙推语言处理几乎啥关系模型算怎回呢？
虽术方插柳柳荫例很，很术果始问世候目往往跑偏。
林灰内信奉原则注定林灰打破此延续惯例。
论游戏术进展，林灰给别割裂感。
且，科技树按顺序点比较。
虽挂比按顺序点科技树。
元化社按规矩办往往味风险。
乱点科技树，科技逻辑链形。
潜却形相应展脉络。
科技果很被窃取。
林灰愿。
林灰术方做依深耕语言处理。
深耕式文本摘。
通断深耕，语言处理领域找破局点
或者点亮相邻林灰已点亮科技果科技树分支才。
（林灰倒急，即便间未找合适破局点其实关系。
码月林灰需太担。
毕竟式文本摘方取“突破性进展（功搬运）”林灰码“混”硕士位。
林灰消化段间。
其实林灰原本估计更加乐观。
林灰原本觉将式文本摘方向论文搞清楚，差博士。
通近跟尹芙·卡莉交流，林灰觉乐观。
像诺奖级果定真获诺奖。
算林灰式文本摘方鼓捣东西空称博士级甚至更高级别果。
藉此步位获博士毕业论文很难度。
毕竟此林灰搞术内容其主呈形式围绕式文本摘算法专利。
空西方专利形式术果更倾向将视偏向实践东西，亦即工程果。
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仅仅依靠工程方果步位弄博士方果很麻烦。
虽涉及式文本摘术收益稍微低林灰预期，问题。
林灰觉术步太完全。）
既短间搬运式抗网路。
刚才关式抗网路思考岂等白白浪费脑细胞？
。
很候思维概漫经思考获新启。
关式抗网路方思考，林灰突识笔巨额隐形财富。
世工标注数据。
虽太认真翻世携带信息。
工标注数据林灰。
尤其世企业级硬盘绝工标注数据。
算啥图像工标注，涉及文本工标注，绝少。
毕竟东西相实，且文本标注其实很占方。
知涉及神经网路习训练或者深度习训练模型构建候需量工标注数据。
尤其监督习半监督习更需量工标注数据。
通常模型架构候需很工标注数据。
调整候需很工标注数据。
举例：
图象识别，经常需百万工标注数据，
语音识别，需千万工标注数据。
涉及机器翻译更需数千万语句标注数据。
实话世往几技术员。
此涉及工标注数据价值林灰真太回。
，玩价值此明显被林灰忽视。
林灰记世2017组数据涉及工翻译话。
单词费差5—10分间，句平均长度差30单词。
果需标注千万双语句，需找专翻译千万句话，标注费差2200万元。
数据标注费非常非常高。
仅仅2017数据标注本。
话标注本岂味更高数据标注费？
知几乎怎注重监督习。
监督习方更几乎啥堪模型。
主流机器习依旧靠监督习半监督习。
举凡监督习半监督习基本离工标注数据。
角度衡量话林灰拥批工标注数据岂笔巨额隐形财富？