近年來，深度學習的發展可謂是如日中天，各種**、各種beat baseline。可是，深度學習真的能大規模的應用到生產中嗎？深度學習的泛化能力真的足夠好嗎？從事深度學習的工作有一段日子了，我舉兩個我實際工作遇到的例子，大家討論討論。
1、影象分割
最近的乙個專案中要應用到影象分割技術，我們採用了ssd。我們直接看一張圖：
演算法標出了四個人（可信度大於0.5的），並且人物的邊界讓人費解，這樣的演算法顯然是不可靠的。分辨這樣的為什麼對計算機來說非常困難？首先，圖中的人物是穿少數民族服裝的（我是雲南人，雲南是乙個多民族的身份，自然會有這樣的要處理）；其次，圖中的乙個大人是坐著的還抱著乙個小孩。這對計算機來說很難界定人物的邊界，所以出現了這樣奇怪的結果。
但是，為什麼人很容易分辨，一眼就能看出圖中有三個人。所以現在的深度學習演算法的泛化能力真的足夠了嗎？演算法到底有沒有學會了如何分辨乙個人，這些都是不得而知的。
2、短文本摘要
去年的乙個專案，給一篇小的短文生成乙個標題，我們採用的seq2seq+attention模型。我們還是直接看乙個例子：
我還是雲南人，對雲南來說是從來沒有過颱風的，顯然這段短新聞被演算法生
深度解析物聯網 你真的了解嗎
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