我那風中燭火般搖晃的意志力在跟雙份巧克力布朗尼蛋糕對抗著，果不其然，布朗尼蛋糕大勝。
Lose It 飲食 app 的深度學習卡路里計算器，是我拿來對抗美食誘惑的最新武器。它會顯示一張布朗尼蛋糕的圖片，警告我布朗尼蛋糕有多不利於飲食健康，可是我已經吃下半塊蛋糕了。
我並沒有在節食，專家說把每個吃下肚的東西都記下來，這讓我食欲缺缺，但我想這的確是另一個減肥妙招。
上週推出的 beta 版 Lose It 自動卡路里計算器倒是讓我想看看，美國約有 4500 萬名節食者，在排行榜上的名次是什麼樣子。
深度學習卡路里計算器
Lose It 節食 app 有個全新的自動卡路里計算器，
使用深度學習技術從圖片計算熱量。
這款 app 的 GPU 加速深度學習技術名為「Snap It」，按照你所拍攝的盤中食物照片來標示你吃下肚的食物，接著列出照片裡的食物，你選擇其中一項和份量，它便會計算熱量。
它跟其它 beta 版的軟體一樣，還是會有出槌的時候。它很輕鬆就能辨識沙拉、義大利麵或香蕉等食物，不過它從一杯白酒的圖片裡列出的食物就不太準確了，而且是愈差愈遠：水、蛋糕、奶昔、果昔、蘋果醬、炒飯、乳酪蛋糕、毛豆、壽司、包子。它見到一碗早餐穀片的圖片時，覺得這是義大利麵、穀麥、杏仁、炸雞、蛋糕、燉飯、蝴蝶餅乾、牛排、醬料或一顆雞蛋。
然而深度學習的優點之一，就是憑著更多資料和訓練反饋，讓人工智慧變得更聰明。這週就有數百萬名 Lose It 用戶（這個 app 目前平均每個月有 200 萬名用戶）使用 Snap It 的深度學習功能。
Lose It 公司資料科學家 Edward W. Lowe 說：「愈多人用，它就會變得更好。我們的目標是在六個月內提高正確率，它就不會再要用戶確認了。」
訓練神經網路的辛苦工作
Google 等其他業者早就開發出自動卡路里計算器，Lowe 說 Lose It 的正確率約是用戶吃下肚的食物的 87%，超過其他業者使用 Food-101 資料組標準測量法進行測試的結果。
他表示這是基於嚴謹的神經網路訓練成果。他使用23萬張食物圖片，以及自2008年以來 Lose It 用戶登錄的40億筆食物資料，訓練這套神經網路十次之多。
Lowe 在四具 NVIDIA TITAN X GPU 上使用 NVIDIA DIGITS 深度學習訓練系統來訓練神經網路。DIGITS 使用最新的 cuDNN 5.1 深度學習函式庫，加快在 NVIDIA GPU 上的訓練速度。
「少了 GPU，我們不可能啟動這項計劃。」Lowe 說。
協助減重
在自動計算卡路里前，Lose It 也幫了不少人進行減重。從該公司於2008年成立以來，用戶回報總共減掉了逾五千萬磅的重量。
這套軟體的確有它的效果。美國國立衛生研究院指出，超過三分之二的美國成人是過重或肥胖，而世界衛生組織說全球有 39% 的成人出現過重或肥胖的情況。
至於我跟布朗尼蛋糕之間的戰爭，這麼說吧，Snap It 會一直回報這一小塊巧克力甜點看起來是什麼。