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第11章 问答(第3页)

“是的。“陈阳说,“我训练了一个18层的模型,对主流的验证码识別准確率都在98%以上。“

“50层?“姚教授有些惊讶。

姚教授站起来,在办公室里走了几步:“陈阳,你的这个工作非常有价值。不仅解决了实际问题,而且在理论上也有创新。“

他停顿了一下,转头看著陈阳:“你有没有在更大规模的数据集上测试过这个方法?比如imagenet?“

“测试过。“陈阳点点头,“我用imagenet2012的数据集训练了一个152层的深度残差网络。“

“152层?!“姚教授眼睛瞪大。

“是的。“陈阳说,“因为有了残差连接,网络可以训练得非常深,而且不会出现退化问题。“

“还用了並行框架”陈阳心里说道,只是没表示出来。

“效果怎么样?“

陈阳深吸一口气:“top-5错误率,6。7%。“

姚教授的手颤了一下。

办公室里安静了几秒。

“6。7%?“姚教授盯著陈阳,声音都有些颤抖,“你確定这个数字?“

“確定。“陈阳说,“我跑了三遍验证,结果都在6。7%左右。“

姚教授走到窗边,背对著陈阳站了一会儿。

然后他转过身:“陈阳,你知道这意味著什么吗?“

“知道。“陈阳说,“这意味著深度学习在图像识別领域,已经可以达到一个非常高的水平。“

“不仅如此。“姚教授说,“根据我所知的信息,你的6。7%,是一个质的飞跃。这已经非常接近人类的识別水平了。“

他走到电话前,拿起话筒:“小陈,帮我联繫一下张文凯老师和李明教授,就说我这里有个很重要的事情,请他们现在过来一下。“

掛了电话,姚教授转头对陈阳说:“你等一下,我请了两位计算机视觉方向的教授过来。他们需要看看你的工作。“

“好的。“

十分钟后,两位教授赶到了。

张文凯老师陈阳见过,是给姚班上计算机视觉课的老师。

另一位李明教授年纪稍大,是清华计算机系视觉方向的学术带头人。

“老姚,这么著急叫我们来干什么?“李明教授笑著问。

“你们看看这个学生的工作。“姚教授指著陈阳。

陈阳又把刚才的內容讲了一遍,並且在白板上详细画出了残差网络的结构。

两位教授一开始还比较隨意,但越听越认真,到最后都站到了白板前仔细研究。

“你这个跳跃连接,“张文凯问,“会不会导致梯度爆炸?“

“不会。“陈阳说,“因为加法操作的梯度是1,不会放大也不会缩小。反向传播的时候,梯度可以直接通过跳跃连接传回去,所以很稳定。“

“你说在imagenet上测试了?“李明教授问,“能看看结果吗?“

“可以。“陈阳打开笔记本电脑,调出测试结果和训练曲线。

两位教授盯著屏幕看了很久。

训练曲线很平滑,loss稳定下降,准確率稳步上升。

测试集上的最终结果,清清楚楚写著:top-5error:6。7%。

“6。7%。!“李明教授喃喃自语,“这个数字太惊人了。“

“这不是一个小的改进,“

张文凯说,“这是在说明,网络深度確实可以带来性能的巨大提升,前提是你能训练好它。“

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