訓練機器識美女 可以成功鑒別清純美女與妖艷美女（組圖）

　　“貶義組”照片樣本

　　S+和S-分別傾向於褒義和貶義的標簽，且在女性的支配力、可信賴度、單純程度等內在個性上有不同程度的暗示，本文簡單將這兩組稱為“褒義組”和“貶義組”。

　　然後，所有搜索結果又由中國男性研究生進行了人工排查，去掉一些由於複雜語義造成的錯誤搜索結果，比如有些照片帶有反諷性質的標簽。

　　研究團隊最後得到了共3954張中國美女照片，其中“褒義組”2000張，“貶義組”1954張。

　　由於受訪的研究生們無法指出他們做出判斷的細節依據，武筱林團隊採用了深度卷積神經網路(CNN)進行研究。在實驗中，他們用數據集中的80%進行訓練，10%用於驗證，剩餘10%進行測試。

　　實驗的結果是，經過訓練的機器鑒別“褒義組”和“貶義組”的準確率達到了80%。