其實這篇文章很早之前就準備寫，但由於各種事情耽誤，加上自己對一些細節沒有理解透徹，所以一直沒有動筆。
現在做的方向越來越遠，所以還是趁熱打鐵，重點寫一些自己的理解，希望對大家能有所啟發。
標題裡寫「人類還是戰勝了機器」，有一些對比人類和機器的意味，主要想起前前段時間大熱的automl。automl是自動化機器學習的意思，如何自動化？自然是利用機器，機器自己設計機器學習演算法和引數，而不需要太多的人工干預。
automl中很重要一部分就是網路結構搜尋，nas: neural architecture search, 使用一些演算法來自動搜尋/設計網路結構，而不是乙個乙個由人工設計。google在這方面做了很多開開拓性的工作，也取得了一些不錯的效果，但其本質還是在很大的限制範圍內（搜尋空間）去搜素，很難把所有可能性（太多）窮盡。
resnest的效果非常好，超過了基於automl的efficientnet，當然也用了很多訓練技巧，例如資料增強，現在幾乎已經變成了必備技能。
雖然resnest通過split的結構設計，獲得了比之前暴力搜尋更好的效果，但並不代表人類就大獲全勝。當然，比較人類和機器本身也沒有太大的意義。機器擅長計算，而不擅長思考、設計，人則有更好的創造性。
世界既需要計算力，也需要創造性，畢竟這個世界不可能通過暴力計算窮舉。
參考：作者本人在bilibili的講解
人工智慧技術分析
人工智慧機器學習深度學習
ai人工智慧三要素：資料、算力和演算法
計算機視覺(cv)任務介紹：分類、檢測、分割、超分、關鍵點識別、影象生成、度量學習
關於我緣起：新的開始
ai人工智慧與大資料
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