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第660章 读不出的中国名字背后是他们读不懂的野心(第1页)

2014年6月3日,清晨。

ArXiv,全球最大的学术预印本平台。这东西对搞AI的研究者来说,就是学术圈的朋友圈。

论文上传后二十四到四十八小时內全球可见,不用等同行评审,不用排队走期刊流程,直接面向全世界亮牌。

每天早上起来第一件事,刷ArXiv。

这是所有做深度学习的人的肌肉记忆。

今天早上,这个朋友圈里炸了一颗雷。

论文標题:DeepResidualLearningforImageRecognition。

作者:ShaoqingRen,YuhangZheng,LiqiuChen。

单位:JiuTianAILab,EchoTechnology,China。

史丹福大学盖茨计算机科学大楼三层,博士后林之远端着咖啡走进办公区,习惯性刷新了cs.CV板块。

他的手停住了,咖啡差点洒出来。

152层卷积神经网络。ImageNet验证集Top-5错误率,3.57%。

人类標註员的平均水平是5.1%。去年ImageNet竞赛冠军GoogLeNet是6.67%。这篇论文直接把数字按到了3.57%。

“你们过来看看这个。”

林之远的声音不大,但语调不对。

旁边几个人抬起头,三分钟后,实验室十一个人全围在他屏幕前面。

“等等,152层?”

一个叫Kevin的白人博士生最先反应过来,

“不可能。超过三十层的网络根本没法训练,梯度消失会把信號吃乾净。这是常识。”

“你往下看。”

林之远指着论文第三页的示意图,

“他们加了一个跳跃连接,把输入直接加到输出上。梯度可以跳过中间层回传。”

Kevin盯着那张图看了十几秒。

“这也太简单了吧。”

“简单?”

坐后面的赵明推了推眼镜,

“最好的想法往往都简单。问题是你没想到。”

Kevin的脸色不好看。

实验室主任ProfessorWilliams也走了过来。

他花了五分钟把论文从头到尾扫了一遍,表情从惊讶慢慢变沉。

“这个结果如果可以复现,整个领域的范式都要变。”

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