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另外一种做法是，门广取这个概率分布的均值作为prediction，这会导致我们的输出图片对比度非常低。这个技术本质上其实就是先对一幅世界名画（比如皮埃尔-奥古斯特·雷诺阿的BankofaRiver）做一个像素分割，场布得出它的语义图，场布让神经网络学习每个区域的风格。

这种方法tackle了这个任务本身的不确定性，置进例如，置进当你看到一个黑白的苹果时，你可能会觉得它是红色的，但如果这个苹果是青色的，其实也并没有多少违和感。Resnet很好的解决了这个问题，入最让训练达1000多层的神经网络变得可能。以上介绍的几个技术都并不是完美的，后收但是瑕不掩瑜，我们能从中看到深度学习的潜力，明白它能做的远远不止是分类和检测。

如果你觉得以上的技术很酷，尾阶那我保证，你的惊讶才刚刚开始。保持VGG的权重不不变，天安直接对初始化的图⽚做梯度下降，直至目标函数降至一个比较小的值。

但是，门广随着神经网络层数的加深，它们的训练也会变得越来越困难，因为在训练时会出现梯度消失的状况。

如果不考虑这个问题，场布我们的目标函数会对ab值⽐比较高的颜色极其不敏感。另一方面，置进中欧之间可以加大算力资源的采购，置进并给予相关的进出口税率政策支持，这样中国在获得差异化算力的同时，更有利于欧盟摆脱对美国算力的绝对依赖，化解未来可能出现的技术主权为他人操纵的风险。

与欧盟相比，入最借助西电东送以及丰沛的太阳能、风能等绿电资源，中国基本不存在制约AI的能源供给瓶颈，东数西算因此做得风生水起。相比于欧盟，后收中国不仅在人工智能技术的迭代上呈加速趋势，后收而且正沿着多模态大模型与具身智能两个方向呈群体性突破之势，中国由此成为目前全球最活跃的AI场景应用市场,也是AI产业边界拓展最广泛的国家之一。

中国方面，尾阶以《新一代人工智能伦理规范》为法律载体，尾阶确立了技术主权与灵活治理相结合的AI治理方向，且在2025年世界人工智能大会上，中国政府还发布了《国际人工智能开源合作倡议》，启动成立全球人工智能创新治理中心，表达了全球共治，同球共济的鲜明理念。另一方面，天安300亿欧元的基础设施投资目前也是停留在纸面，天安在并无统一财政政策的欧元区如何来凑齐巨量资金，尤其是怎样调动私人资本参与AI基础设施项目的积极性，对于欧委会来说的确是一个颇费脑筋的难题