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但是模型体积较大、速度较慢。对于实际应用场景来说，按照任务要求的不同（如速度、精度以及运算效率等），选择不同类型的方法。

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我们这一篇文章，主要将集中在算法在实际使用场景中的调优问题，将主要围绕在压缩模型体积的情况下，尽量减少定位精度的损失。

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其中 ConvDW 代表深度可分离卷积，ConvDW* 表示在该层对输入的 Feature Map 进行降采样。

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然后再使用一个相对较大的模型（Model-II）进行正常的人脸关键点定位（如 68 点、106 点等）。图 3 表示多阶段的人脸定位模型训练的基本过程。

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人们通常认为，人类智慧的一大标志，就在于具备创造性思考的能力——考虑多种多样的可能性，并在制定短期决策的同时牢记长期目标。

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无论实际需求如何，我们对AI系统的期望都是通过反复试验完成学习，并找到解决问题的最佳（即使直观度很低）方法。

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以此为基础，AI能够全面优化整个系统，而不必依赖于人类设定的易碎规则。目标驱动型系统在这方面证明了自己的价值，

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这些系统能够选择最佳试剂与反应参数，设计出所需产品，这种强大的能力也使其成为高度复杂的药物或治疗流程中的新型资产。

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以往AlphaGo需要几个月才能学习完成的对弈技巧，如今基于强化学习的AlphaZero已经能够在短短几天之内完成。

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很明显，单靠这样的暴力手段，我们永远不可能实现人工通用智能。