图灵奖得主，带你详解深度学习(18)
考虑到这是一张彩色照片，每个像素点必须用三个数来代表颜色，这张图要用27万个数来描写。
图17/33
要想用误差反向传播神经网络识别这样的图，它第二层每一个神经元都要有27万个权重参数。
要想识别包括猫、狗、草地、蓝天白云这种水平的常见物体，它的输出层必须有上千个神经元才行。
这样训练一次的计算量将是巨大的 —— 但这还不是最大的难点。
最大的难点是神经网络中的参数越多，它需要的训练素材就越多。
并不是任何照片都能用作训练素材，你必须事先靠人工标记照片上都有什么东西作为标准答案，才能给神经网络提供有效反馈。
这么多训练素材上哪找呢？
我听罗胖跨年演讲学到一个词叫“回到母体”，意思大约是从新技术后退一步，返回基本常识，也许能发现新的创新点。
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