第101章 轉型！
作為本次ICCV大會的正式參會作者，楊力昆有一篇關於卷積網路特徵提取與無監督預訓練的第一作者論文被大會錄用了，需要在此後的分論壇上進行宣講。
因為紐約大學的教學工作以及一些行政事務，他不得不推遲了行程，錯過了今天白天的開幕式和ImageNet挑戰賽的結果公佈。
走到行李提取處，楊力昆掏出手機，取消了飛航模式。
隨著訊號重新連線，手機開始振動起來，一連串的未讀郵件、簡訊和學術討論組的提醒如同潮水般湧入螢幕。
他本以為這些只是同行之間例行的問候，或者關於明天報告日程的確認。
然而，當他習慣性地滑開鎖屏，看到螢幕頂端掛著的幾條來自老友辛頓的未讀簡訊時，眼神不由得頓住了。
“楊，你到巴塞羅那了嗎？如果在現場，立刻去ImageNet挑戰賽的現場！”
“QInet基於CNN，在ImageNet測試集上錯誤率只有15%！”
“只差兩個月，戴維·魯梅爾哈特就可以聽到這個好訊息了，可惜了。”
“楊，還有戴維，我們是對的！”
楊力昆停下了腳步，推著行李箱的手不由握緊了。
15%？！
這錯誤率遠低於市面上所有深度學習模型了吧？
楊力昆非常清楚在ImageNet那上百萬張圖片，一千個分類的超大規模資料集上，此前學術界用傳統的SIFT特徵配合支援向量機折騰了數年，錯誤率也只能艱難地維持在29%左右。
而現在，有人用CNN把這個數字拉到了15%？
楊力昆感到自己的心臟有些失律地跳動起來。
在過去的十幾年裡，他和辛頓、本吉奧如同三個在黑夜裡並肩夜行的朝聖者，固執守著聯結主義的陣地。
主流學術界對神經網路避之不及，無數次在經費申請和論文評審中給他們吃閉門羹。
他本人在紐約大學也承受了巨大的壓力，不得不經常用層次化特徵學習這樣更符合主流大眾口味的詞彙來包裝自己的CNN研究。
現在告訴他，居然有人在CNN上取得了成功？
楊力昆立刻撥通了辛頓的電話。
電話幾乎被秒接了起來，那頭傳來了辛頓異常亢奮的聲音：“力昆！你看到訊息了？”
“辛頓，這訊息是真的嗎？”楊力昆努力保持克制，“15%的錯誤率，是誰做出來的？是你們實驗室的模型嗎？”
“不，不是我們。”
“是一個來自華國年輕數學學者，叫漆昊，他帶去了一個叫作QInet的深層卷積神經網路。”
“QInet。”
“他是怎麼解決深度網路梯度消失問題的？他的計算裝置是什麼？難道也是GPU？”
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