第100章 還缺失一點東西！（5k）
計算機視覺界，存在著一個所有人預設的黃金律條，那就是特徵提取器本身必須具備嚴格的幾何不變性。
為了讓演算法在面對影像中的物體位移、旋轉和縮放時保持穩定，傳統的計算機視覺學派可以說是無所不用其極。
他們用的都是差分高斯、梯度方向直方圖等複雜的數學運算元，試圖在畫素進入分類器之前，就將這些空間變數歸一化。
他們以為，這是唯一能讓計算機看懂世界的路。
可現在，講臺上的那個華國青年，告訴他們不用那麼麻煩。
他們其實用不上那些華而不實的數學運算元。
只需要對資料來源進行隨機取樣，然後在輸出端，用最基礎的方法，就能直接在統計層面上把所有的不確定性抹掉。
好心塞哦。
不過很快在場計算機人又高興了起來。
他們心塞鬱悶，是因為自己過去賴以生存的研究方向，很有可能馬上就會被淘汰了，高興的是，他們終於不用再受那份非人的折磨了！
“等一下……如果QInet這套模型真的可行，那豈不是意味著，我再也不用在凌晨三點，為了讓特徵運算元能多識別出貓鬍鬚，去在成千上萬行程式碼裡調那些該死的超引數了？”
“沒錯，我的兄弟！”
“不僅如此！你想想看，我們之前那個卡在準確率只有51%的課題，如果我們明天就用漆昊這套方法，我們的準確率會飆到多少？！”
“起碼75%吧！”
“先別高興太早，一切都要等復現了再說！”
對於這群常年泡在實驗室裡的計算機人來說，傳統計算機視覺的研究早就進入了絕望。
SIFT、HOG、Fisher Vector……這些經典演算法的潛力已經被壓榨到了極限，大家為了在頂會上發一篇論文，不得不像箇中世紀的鍊金術士一樣，用各種技巧把無數個創新點強行拼接在一起，只為了換取區區0.5%的微弱提升，以此來發一篇論文。
有時候他們也都認可了外界的說法，認為深度學習這個領域已經沒救了。
現場坐著的計算機人中，有些已經準備好拿個獎後，就離開這個折磨人，沒有前途的領域。
但就在剛才，漆昊向他們證明了深層卷積網路的可行性！
漆昊用實際資料告訴他們，深度學習領域其實潛力巨大！
縱然這一切還沒有被完全驗證，但是，漆昊給了他們一個希望！
他們願意相信漆昊，不僅僅是因為QInet的訓練結果，還有一部分原因是，漆昊在數學界的成果，讓他說的話，有了一定的可信度。
再說直白點，那就是換一個無名之輩來，講同一套東西，現在他們估計都沒那麼大反應，也不會接受立刻接受卷積神經網路會重新回來的可能性。
主會場內，驚歎聲和密集的辯論聲幾乎要將天花板掀開。
而就在這片熱鬧中，坐在前排評委席的李教授，衣口袋裡的手機忽然響了。
她看了一眼來電顯示，神色微微一斂，隨即穿過激動的人群，快步走到了會場外相對安靜的露天連廊上。
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