In einer neuen Veröffentlichung von Google mit den Titel “Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning Era“ beschreibt Google ihre Erkenntnisse, welche Sie gewonnen haben indem sie ein Neuronales Netz auf einen Bilderdatensatz mit 300x mal mehr Bildern als in ImageNet trainiert haben.

Sie kommen dabei zu dem Ergebnis, dass selbst bei einer Steigerung von 3 Million auf 300 Millionen Trainingsbeispielen die Leistung des Netzwerkes linear skaliert. Auch nach 300 Million Bildern konnte keine Abflachung der Lernkurve festgestellt werden.

Das trainierte Netz stellt dann auch sogleich einen Rekord in dem COCO object detection benchmark auf. Zu diesem Ergebnis kommen sie alleine durch die erhöhte Anzahl von Trainingsdaten, es sind keine Verbesserungen am Model selber Vorgenommen wurden.

Hier zeigt sich eindrucksvoll die Bedeutung von BigData im Zusammenhang mit Deep-Learning. Die besten Modelle können nur diese Firmen entwickeln, die über die Expertise verfügen enorme Mengen an Daten zu speichern und effizient zu verarbeiten.

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