AI如何用特征、权重和避免过拟合等技术来分辨冬瓜和西瓜？

周末去郊区农家逛荡，路过瓜园，从农地里买了一个西瓜。回到家后，就迫不及待地把这个西瓜放在案板上，准备把它切开以后尝尝。心想瓜地里刚摘的新鲜一定很好吃，看这个西瓜的样子应该是会很甜的。

一刀下去切开后却傻眼了，根本就没有红色的果肉，也不是那种黄色品种的西瓜，里面的果肉竟然是白色的。看到这样的西瓜给我的第一感觉就是变异了，感觉切开的不是西瓜，而是一个冬瓜，里面没有一点红色的果肉，全都是皮一样的东西。

瞅着这玩意儿让我心情半天不能平静，这是冬瓜出轨了？还是西瓜变心了？难道是黄瓜长胖了？可能是冬瓜纹身了，只能感慨社会真是太复杂。

这么难得的稀奇物不得发个圈啊，不发还好一发心理更不淡定了，朋友们一致认为，这是西瓜和冬瓜在一起了……（在一起，在一起……这画面没法脑补~~~）

初学AI的我，脑袋里突然冒出一个诡异的念头，我做个人挑选个西瓜还这样，那么如果机器识别西瓜和冬瓜时如何能做到精准。

立马给自己立个研究项目：AI分辨冬瓜和西瓜

现在有一堆数据集，让我们分类出西瓜和冬瓜，如果只有两个特征：形状和颜色，可能没法分区来(我就上了这个当啊，呜呜~~)；

如果特征的维度有：形状、颜色、瓜瓤颜色、瓜皮的花纹等等，可能很容易分类出来；

如果特征是：形状、颜色、瓜瓤颜色、瓜皮花纹、瓜蒂、瓜籽的数量，瓜籽的颜色、瓜籽的大小、瓜籽的分布情况、瓜籽的XXX等等，很有可能会过拟合，譬如有的冬瓜的瓜籽数量和西瓜的类似，模型训练后这类特征的权重较高，就很容易分错，那样估计冬瓜又得被识别为西瓜了。

突然又想到了特征工程，估计就是因为这样类似的问题，在特征工程上需要花很多时间和精力，才能使模型训练得到一个好的效果。

然而神经网络的出现使我们不需要做大量的特征工程，譬如提前设计好特征的内容或者说特征的数量等等，我们可以直接把数据灌进去，让它自己训练，自我“修正”，即可得到一个较好的效果。

一顿思索下来，立马跑回卧室，代码码起来~~~~

日常生活中蕴藏着大奥秘，AI人工智能除了自动驾驶、人脸识别、语音识别等等领域的应用外，随着技术得普遍应用，可能会越来越贴近生活。

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