“所以我幹了什麼呢?”
漆昊拿筆在那條直線上重重一劃：“我告訴這個網路，你別推了，原來對的答案你原封不動往下傳就行，別瞎改。”
他又指旁邊那條彎線:“那這條道是幹嘛的?這條道專門幹一件事，就是算你差了多少。”
“它不管整道題，它只算差值，你原來答案是對的，那這條道算出來就是零，啥都不改，直接過，你要是真差了點，它就補一個修正量上去，把你拉回正道。”
“所以這裡有一個關鍵的數學公式。”
“f（x）=h(x)-x”
小胖立刻說道：“這不是小學生都能看懂嗎？”
“對，所以整個問題，其實是一道簡單的數學題！”
小胖和其他研究生懵了。
在他們看來，神經網路的模型誤差偏移，智慧迭代最佳化，是深度學習領域裡的複雜難題，牽扯到海量引數運算，非線性擬合，誤差反向傳播，是無數論文和科研專案深耕的難點，怎麼可能被一句簡單的小學數學道破核心？
“老師，請問這麼一改，好處在哪?”有研究生問道。
“好處在於，就算你這一層啥都沒學會，啥修正量都算不出來，那條彎線給你輸出個零，資料順著直線過去，一點沒耽誤，最差最差，這一層就當摸魚了，但它不會把前面的結果給你破壞掉。”
“以前是啥情況?以前是每一層都得幹活，你不幹活模型就崩，你幹得不好模型也崩，壓力全給到中間層了，層層都是打工人，層層都想撂挑子，最後集體擺爛，模型直接出問題。”
小胖一臉嚮往地問:“那理論上能堆到100層嗎?”
漆昊鬱悶。
不是，我都講了這麼多了，你能不能大膽一點猜，100層看不起誰啊！
漆昊想了想，吐出一個數:“理論上來說一千層。”
“一千層？！”
“老師，現在業界谷歌那邊才堆到五十二層，我們可以堆一千層?”
漆昊聳肩：“其實一千層是受到了算力的限制，如果算力更好，層數可能會更大。”
幾個研究生倒吸一口涼氣。
他們搞深度學習的，誰不知道深層網路退化多讓人頭疼?
整個業界論文一篇接一篇，一個個卷得頭髮都快薅禿了，天花板都沒有抬上去。
結果漆神輕描淡寫就說這問題解決了?
小胖腦子裡嗡嗡的，一個念頭怎麼都壓不住，困住整個行業的難題，解法這麼簡單?
那他怎麼沒想到？
此時實驗室門被推開。
林晨端著一杯咖啡進來，還沒睡醒似的，一抬眼看見工位上的漆昊，手一抖，咖啡差點潑出來。
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