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第20章 演讲（第4页）

“那不是游戏显卡吗？“

“2gb显存怎么可能训练152层？“

“我知道大家在想什么。“陈阳笑了，“152层的网络，模型大小超过20gb，怎么可能在2gb显存的卡上运行？“

他点击下一页：

“答案是：模型並行和数据並行的混合框架。“

屏幕上出现了一张复杂的架构图，展示了如何將模型切分到多张显卡上，同时保持高效的训练速度。

“我们设计了一套自適应的並行策略，根据每一层的大小和计算量，动態分配到不同的gpu上。“

“通过精心设计的显存管理和梯度累积策略，我们实现了在消费级显卡上训练超深度网络。“

台下的学者们疯狂地记笔记。

齐瑟曼坐在第一排，眼睛一眨不眨地盯著屏幕。

这不只是一个天才的算法，还是一个天才的工程实现。

“最终，在imagenet验证集上，我们的resnet-152达到了6。5%的top-5错误率。“

大屏幕上出现了最终的结果对比：

2011年冠军：26。2%

2012年第二名：16。4%

resnet-152：6。5%

“相比去年的冠军，我们將错误率降低了75%。“

陈阳停顿了一下，目光扫过台下每一个人：

“这不是终点，而是起点。残差网络的出现，意味著深度学习真正进入了可以实用化的阶段。“

“它可以应用在图像识別、目標检测、语义分割等各个领域。“

“在星城数据，我们已经將resnet应用到了实际业务中。“

屏幕切换到新的页面，显示著几个应用案例。

“第一，验证码识別。我们的星眼系统，基於resnet架构，对各类复杂验证码的识別准確率达到99。7%以上。“

“第二，证件识別。身份证、驾驶证、发票等各类证件的ocr识別，准確率超过99。5%，处理速度是传统方法的10倍以上。“

“第三，我们正在探索更多应用场景，包括人脸识別、医疗影像分析等。“

台下开始有人窃窃私语。

“原来他们已经在做商业化了。“

“难怪能做出这么强的模型。“

陈阳继续说：

“深度学习不应该只停留在实验室里。resnet的目標，就是让ai技术真正走进现实世界，解决实际问题。“

他的声音坚定有力：

“这就是星城数据的使命——让每一个企业、每一个开发者，都能用上最先进的ai技术。“

陈阳鞠了一躬：

“谢谢大家。“

掌声如雷鸣般响起。

整个会场的人都站了起来。

持续了將近两分钟的掌声，才逐渐平息。

演讲结束后，陈阳被一群学者围住。