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第100章 还缺失一点东西!(5k)

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络在特徵提取上的天然缺陷,是不可能靠堆叠层数来解决的。」

听着导师滔滔不绝的技术批判,李教授转过身,隔着连廊洁净的落地玻璃窗,望向了会场内。

台上,那个叫作漆昊的华国青年正单手插兜,神色从容地回答着众人的提问。

李教授突然压抑不住自己的自豪感。

她终於可以对那些嘲讽她只是在造垃圾场的人,给予回击了。

而这个底气,来自於台上的那个华国青年!

「皮特罗教授,我想,多伦多大学那边可能不用急着开始做实验了。」

「嗯?为什麽?」皮特罗在电话那头愣了一下。

「因为,就在十多分钟前,在IcCV的ImageNet挑战赛现场,已经有人用卷积神经网络,取得了有史以来最好的成绩。」

「你说什麽?」

「卷积神经网络取得最好的成绩?李,今天可不是愚人节。」

「有一个华国的年轻学者,他叫漆昊,他带来了一套名为QInet的深层卷积神经网络模型,他们的模型跑出了的结果,错误率只有15%。」

「而第二名,施乐欧洲研究中心XRCE的结果,错误率是26%。」

皮特罗握着听筒不出声了。

施乐欧洲研究中心XRCE的实力他是清楚的,错误率在26%可以说是在意料之内的事。

这已经算是近几年来最好的成绩了。

但那个QInet是什麽情况?

15%?

在追求0.5%提升都得脱层皮的计算机视觉界,11%的断层式差距他们一般都会默认是个错误的存在。

毕竟这也太离谱了,就跟出BUG的程序居然自顾自跑起来一样离谱。

「这不科学!是不是评测伺服器的评测脚本出BUG了?还是他们作弊把测试集放进了训练集里?!这不合逻辑,CNN连图像基础的旋转和平移不变性都无法在算子层面保证,怎麽可能跑出这种成绩?!」

「没有BUG,我们其实验证了多次,结果没有问题。」

「皮特罗,时代变了,他没有在算子层面做任何复杂的几何归一化,他只是对数据进行了随机裁剪和镜像翻转,然後在GPU上,用算力,强行让网络自己学会了空间不变性,事实证明,在足够庞大的数据和深层网络面前,我们过去引以为傲的方式,不值得一提」」

。

「15%,1


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