【小结】据说能回答出这5个问题，至少3年AI老司机
文/编辑 | 言有三
上周公众号开通了新专栏《AI 1000问》，专门选择那些很小，容易被忽视，普通但是不简单，可以引申很多思考的问题，得到了大家的喜欢，今天我们就来回顾总结一下前5问，同时也收集一下大家的反馈。
第1问
做过图像分类项目或者看过文章的小伙伴们应该都知道，在论文中进行各类方法的比较时，要求使用同样的数据集。而为了公平的比较，网络的输入大小通常都是224*224的大小，那为什么呢？你第一时间思考出答案了吗？答案在此：
第2问
相信大家也都知道LeNet5这个经典的卷积神经网络，它有3个全连接层，输出维度分别是120，84，10，不知道大家知不知道为什么倒数第2个全连接层的维度是84呢？你第一时间思考出答案了吗？答案在此：
第3问
做图像处理的我们应该都知道，OpenCV是我们必备的一个工具，我们在使用OpenCV读取图像时你应该也发现了读取出来的数组居然是BGR格式，而不是我们听的最多，用的最多的RGB格式，这是为什么呢？有同学思考过这个问题吗？你第一时间思考出答案了吗？答案在此：
【AI-1000问】为什么OpenCV读取的图像格式是BGR？
第4问
现在说起人工智能，聊起AI，每个人或多或少都能说出一点，从历史到未来，从图灵到冯诺依曼，从SVM到CNN等等，但是如果问你是否知道机器学习和模式识别有什么区别？我相信大多数人很懵圈，这两个东西不是一样的吗？难道还有区别！你第一时间思考出答案了吗？答案在此：
第5问
人脸识别一直以来都是当前生物特征识别研究的热点之一，人脸识别技术在工业界应用价值尤为突出。如今随着互联网技术的发展，似乎每个人都知道人脸识别，或者说“刷脸”，我们常常听到的Face detection、alignment、verification、identification(recognization)，你能分的清楚吗？答案在此：
那么，没有看我们之前，你回答出几个了呢？投个票吧，并欢迎给我们留言你的想法。
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