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因此，当我们想到社交媒体和大数据时，首先要意识到两者是相互依存的。

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麦肯锡公司最近的一份报告显示，如果一家小型零售企业能够适当地利用大数据的话，就可以有效地将利润率提高60%以上。

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这样就无需依赖相似活动的旧数据来进行衡量比较。

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大数据使客户的目标定位超越了其基本信息，这将确保你的营销活动达到一个前所未有的维度。

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目前，人脸关键点定位模型主要可以分为基于手工特征的传统方法和基于深度学习的回归方法。

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在实际使用场景中，如人脸美妆、人脸识别等，模型输入的图片本身具有极强的特异性，例如极端的光照环境、夸张的表情、大角度的姿态、图片抖动所产生的模糊等。

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下面将分别对基于坐标回归的方法和基于热图回归的方法在实际项目中的一些经验和总结分别进行描述和讨论。

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对于基于坐标回归的人脸关键点定位算法，Loss 函数也是一项至关重要的优化项。在 Wing-CNN 文章之前，大部分基于坐标回归的算法都是使用 MSE Loss 作为损失函数，

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在模型训练阶段，为了节约计算量，Molde-I 可以使用较小尺寸的输入图片（如 64x64），使用更加激烈的数据增广方法例如更大的旋转角、更强的边框扰动；

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因此，组织开发AI方案时采取的一大核心模式，正是目标驱动型系统模式。