图像的质量是非常主观的，并且非常难以衡量，特别是在风格迁移之类的任务上。所以，我们开发了可视化工具，其中包括A/B测试，训练了不同的模型，来保证我们能得到最佳的图像质量结果。我们使用的由FBLearner Flow 支持的大型GPU集群，让我们可以实现这一目标，因为我们可以快速地扫过大范围的超参数，比如模型架构、内容/风格权重和缩减采样，进而发现一个经过良好训练的回馈风格，能够满足我们的性能目标，同时又切实保持并提升了图片的质量。

　　还有很多提升质量的方法，比如，采用即时的标准化而不是常用的分批标准化，能够在许多风格上产生有益影响。比如，卷积层中避免零填充（zero padding）进而减少棋盘效应（人工痕迹），或者，在风格或者内容图片上采用不同的预训练和后处理过滤层。

　　风格转化技术中实现的速度和质量优化结果在Caffe 2 框架上运行，能够打造一个手机上的实时图像处理系统。

　　Caffe2go是Facebook 机器学习产品的核心，将开源

　　Caffe2go ，加上研究工具链比如Torch组成了Facebook 机器学习产品的核心。因为其大小、速度和灵活性上的优势，我们正在Facebook 的stack 中全面推广Caffe2go。

　　我们也非常乐意与整个研究社区分享我们的软件和设计，这样我们就能更好地学习如何利用不同硬件平台和算法设计的独有特性，这对于跨平台机器学习系统来说尤为重要。我们将会在接下来的几个月内，部分开源这一AI框架。

　　随着我们不断进步，你可以想象，可以在（移动）设备上运行的实时AI技术将能帮助这个世界变得更加开放，让人与人之间的联系得以加强，特别是在无障碍和教育等领域。可以拿在手上的智能设备将会持续地改变我们对智能的定义。拥有像Caffe2go这样敏捷、轻便的学习系统，我们一定会带来更多美妙的AI和AR体验，比如，在拍下一个视频后，你可以立即把它转换成梵高的风格。

　　：COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。

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