Как пишет TJ, нейронная сеть была обучена распознавать изображения как «хорошие» и «плохие» на примере двух миллионов селфи, скачанных из интернета. При формировании оценки программа опиралась на количество лайков, полученных фотографией в соцсетях, но при этом учитывалось и общее число подписчиков пользователя.
После первой стадии обучения Карпейти предложил программе проанализировать 50 тысяч других изображений и оценить их уровень. В результате выяснилось, что лучшие шансы собрать много лайков имеют селфи, сделанные женщинами. При этом самыми выигрышными оказались фото девушек с длинными волосами, со слегка наклоненной головой и «отрезанным» рамкой кадра лбом. Кроме того, нейросеть высоко оценила фотографии с фильтрами, с более насыщенными цветами и выраженными границами объектов.
Что касается неудачных селфи, то сеть неизменно низко оценивала фотографии, сделанные в условиях низкого освещения. Кроме того, к плохим были отнесены снимки, на которых голова пользователя выглядит чересчур большой. Наконец, программа сочла малоперспективными групповые селфи, за исключением ставшего знаменитым «оскаровского» селфи Эллен Дедженерес.
