第87章 一来就放大招，这好吗？[2/2页]

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       但杨明德不会，德高望重，正是如此。

    “走吧，我带你去下罗教授那一下。”杨明德起了身，随后边走边说着，“绩点这些你没有问题，我记得你都是优吧。”

    “是的。”

    “论文算起来有2篇了吧？”

    “三篇了，2篇是您指导下的，我就加了个名；我自己写了一篇特效软件方面深度学习算法的论文，也发表了。”江成解释道。

    杨明德点头，“那没什么问题了。”

    不一会儿，两人到了罗瑞华教授办公室。

    罗瑞华教授比杨明德要年轻不少，长得挺高的，人也非常精神。

    “老杨，你来了。”

    “老罗，给你送宝来了。”

    两位教授打了招呼，罗瑞华便看向了后面的江成。

    江成旁听过几次他的课，自是认识他，不过罗瑞华对他却不认识。

    他经常到处参加会议，研究也不固定在水木，想找他可不容易。

    “罗教授，我是11级的江成。”

    大佬在前，江成表现谦虚极了。

    罗振华点点头，“听老杨说了好几回了，说你在深度学习领域的钻研很深，还把你的问题给我看了，确实不错，有灵性，也有悟性。”

    边说边坐下后，杨明德又道，“唉，要不是这小子喜欢的不是我钻研方向，我都舍不得给你。”

    江成老老实实做着乖宝宝，不问我就不说话。

    “小江，听老杨说得再多，我也要考考你。”罗振华伸手将手里头一张白纸递了过去。“就一个题目，半个小时，你能做到哪一步，算一步。”

    “好的。”

    江成双手接过，又按罗振华说的，坐到了他的办公桌上。

    两个大佬则是在沙发处喝茶闲聊了起来。

    江成一看，好家伙，我该答什么？

    【（卷积神经网络）中每一层的由多个map组成，每个map由多个神经单元组成，同一个map的所有神经单元共用一个卷积核（即权重）……由于使用的模型层数加深，往往会会遇到梯度爆炸、梯度消失、梯度弥散等问题而导致网络退化。你认为该如何优化？】

    江成有些无语，一来就放大招，这好吗？

    好在经过近一年的深度学习和神经网络方面的钻研，江成倒不会看得发懵，手头的笔下意识地在指尖绕着，体内电脑空闲的虚拟机拿出来直接开干。

    把此前自己的一些想法，边实验，边总结。

    十分钟后，江成开始了作答。

    “在2至若干层下设置残差块，定义为f(x)+x……如此，可以残差与一个scale*scale的全1矩阵进行克罗内克积进行扩充，使得采样层的残差的维度与上一层的输出map的维度一致……”

    在文字下面，江成书写着公式。

    舒服的行楷、秀丽的字符在笔尖流下。

    半个小时很快就结束了，但江成方才写到2/3左右。

    这个解决的办法，江成初步在体内电脑中有些一个小想法，并进行了尝试。

    体内闹钟的倒计时响起，江成停了下来。

    “罗教授，您的题目太难了，我答了一些，时间关系，还有些没有写完……”江成拿写得满满的两页白纸递了过去。

    罗瑞华点点头，接过一看。

    很快就沉浸了下去。

    诶，后面呢？

    几分钟后，他看到了结尾。

    “后面呢，有想法了没？”罗瑞华有些急切。

    “这不是时间到了嘛。”

    “哎呀，管时间干嘛，时间有的是，快，把后面的想法也写上。”说话间，亲自拿了几张白纸，又递了上去。

    杨明德在旁瞄了几眼，有些欣慰。

    看样子，这个苗子比自己想象中的，还要优秀一些呢！

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