Аспирант из Стэнфорда научил нейросеть отличать хорошие селфи от плохих

karpathy.github.io Аспирант Стэнфордского университета по имени Андрей Карпейти, работавший с Google Research и DeepMind, научил нейронную сети отличать удачные селфи от неудачных и оценивать автопортреты по процентной шкале. Как пишет TJ , нейронная сеть была обучена распознавать изображения как "хорошие" и "плохие" на примере двух миллионов селфи, скачанных из интернета. При формировании оценки программа опиралась на количество лайков, полученных фотографией в соцсетях, но при этом учитывалось и общее число подписчиков пользователя. После первой стадии обучения Карпейти предложил программе проанализировать 50 тысяч других изображений и оценить их уровень. В результате выяснилось, что лучшие шансы собрать много лайков имеют селфи, сделанные женщинами. При этом самыми выигрышными оказались фото девушек с длинными волосами, со слегка наклоненной головой и "отрезанным" рамкой кадра лбом. Кроме того, нейросеть высоко оценила фотографии с фильтрами, с более насыщенными цветами и выраженными границами объектов. В составленном программой рейтинге 100 наиболее хороших селфи не оказалось ни одного мужского. Ручной отбор мужских селфи по убыванию рейтинга показал, что на хороших автопортретах мужчин в кадр должна попасть не только голова целиком, но и плечи. Что касается неудачных селфи, то сеть неизменно низко оценивала фотографии, сделанные в условиях низкого освещения. Кроме того, к плохим были отнесены снимки, на которых голова пользователя выглядит чересчур большой. Наконец, программа сочла малоперспективными групповые селфи, за исключением ставшего знаменитым "оскаровского" селфи Эллен Дедженерес. По окончании исследования Карпейти запустил в Twitter бота , с помощью которого пользователи могут оценить собственное селфи. Для этого необходимо опубликовать в своем микроблоге автопортрет и упомянуть в сообщении ник пользователя @deepselfie. Ссылка на источник