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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l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l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trianderror,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,deeplearng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deeplearng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?()?[(),deeplearng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。”
deeplearng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。”
唐念:“……”
你这样搞得我压力很大。
唐念抱着笔电,在会议室门口磨蹭了会,等陈知礼从会议室出来,见她还没走,就问:“还有事?”
唐念扣了扣笔电的贴纸,思考了一下措辞:“那个你这周末晚上有空吗?”
陈知礼关门,偏头:“怎么?”
“哦,我听蓁蓁说南锣鼓巷有家肥猫烤鱼还挺好吃的,我没去过,”唐念悄悄瞄他一眼,见他没什么排斥的反应,才继续说:“你有空的话,我请你吃。”
窗户开了一条缝,走廊里,细小的灰尘在光线中更加清晰。
陈知礼眯了眯眼,盯她看了好几l秒,而后抿唇:“你终于想起还欠我一顿饭了?”
唐念眼睫一颤,经他一提醒回忆起比赛结束时说过要请他吃饭,后来一忙就给忘了,他这么想也没毛病。
唐念轻点了一下头:“所以你有空吗?”
陈知礼停顿一会,慢吞吞说:“我先看看吧。”
唐念:“行,有空你提前和我说一声,我去云水湾接你?”
话音刚落,陈知礼手机铃声响了,他匆匆结束对?话:“我接个电话。”,就走去稍微安静点的楼道接听。
唐念站在原地等他。
会议室就在楼道对面,陈知礼打电话的声音被风吹得零散,似有若无地传过来,不是很清楚,却能听出大体内容。
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