杨蓁蓁不回她了,唐念以为她在忙,就放下手机整理了一遍ppt,上午十点组会按时开展。
窗外阳光透过百折窗落在前排会议桌上,陈知礼坐第一排,听着台上的进度汇报。
李瑜京和大师姐配合不错,才三天就把验证工作圆满完成,报告书写的漂亮又规整,祝师兄和侯师兄的进展也在计划之内。
组会结束,陈知礼整理着电脑,说了声:“唐念留一下。”
这话随性又自然,旁人自是没有察觉异常,大师姐合上电脑给她递过来一个同情的眼色,毕竟开完会被老板留下一般是没啥好事的。
唐念原本还没觉得有什么,等人走光心里也不太踏实了,她上周请了假,这次工作量确实不如其他人多。
陈知礼还在处理工作,冷硬的轮廓在阳光下柔和了几分,手指有规律敲着键盘,隔了会像是才记起旁边有个人,开口喊她:“这部分准备怎么做?”
唐念弯下腰,看清他电脑上的居然是她刚刚汇报的ppt,还特意用红线标出来几行。
唐念解释:“我准备加入优化器,让训练过程可以更快收敛。”
“可以,具体用什么方法?”
“还不知道,先用自适应学习率的优化器试试,ada、adagrad、rsprop都试一遍,看看哪个好用。”
陈知礼顿了下,眼底划过一抹笑:“炼丹是吧。”
唐念:“……”
深度学习是由大量神经网络层组成,没有确切的理论指导,只要数据量够大不断trial and error,总能预测出下一条,所以经常被戏称是炼丹。
唐念小声哔哔:“你们贩剑的还瞧不起我们炼丹的喽。”
“什么?”
“没、没什么。”唐念怂兮兮地笑了笑:“不管炼丹还是挖矿,解决问题就是好办法。”
“但你在做事之前要明白这件事的otivation,就像学开车,总得懂操作步骤和汽车,你现在的状态就是盲目地乱尝试,明明不会开车的人还要逞能上高速,这样下去早晚会被反噬,而且你还不知道在哪里失败了。”
唐念不以为意,deep learng是经验科学,是工具,本来就是黑盒操作的。
这和开车不一样,非要比喻应该说是“烤火”,原始人就懂得烤火取暖了,还会钻木取火并保存火种,但是真正懂得火的原理要很多年以后。
理论学科的研究本来就是滞后经验学科。
她不服气地鼓起嘴巴:“神经网络能解决所有函数,数学家却要一百年才能证明出一个理论,所以不是deep learng没有理论依据,而是你们数学进步速度太慢了。”
陈知礼把电脑合上,往后一仰:“你说的很对,deep learng缺少一位香农来把工程方向指导清楚,所以……你现在的工作不是拿着神经网络模型来用大数据暴力预测,而是优化模型,改进算法。”
deep learng界的香农他可真敢说。
唐念心塞地说:“我要是那么厉害早获得图灵奖了,还读什么研。”
“上次bulbasaur的快速弯道,你不是解决的很好。不用谦虚,我相信你行,届时别说图灵奖菲尔兹奖也是你的,”陈知礼起身去关回忆室的电源:“行了,回去慢慢想。”