2014年6月3日，清晨。
ArXiv，全球最大的學術預印本平臺。這東西對搞AI的研究者來說，就是學術圈的朋友圈。
論文上傳後二十西到西十八小時內全球可見，不用等同行評審，不用排隊走期刊流程，首接面向全世界亮牌。
每天早上起來第一件事，刷ArXiv。
這是所有做深度學習的人的肌肉記憶。
今天早上，這個朋友圈裡炸了一顆雷。
論文標題：Deep Residual Learning for Image Reition。
作者：Shaoqing Ren, Yuhang Zheng, Liqiu 。
單位：JiuTian AI Lab, Echo Teology, a。
斯坦福大學蓋茨計算機科學大樓三層，博士後林之遠端著咖啡走進辦公區，習慣性重新整理了cs.CV板塊。
他的手停住了，咖啡差點灑出來。
152層卷積神經網路。Image驗證集Top-5錯誤率，3.57%。
人類標註員的平均水平是5.1%。去年Image競賽冠軍GoogLe是6.67%。這篇論文首接把數字按到了3.57%。
“你們過來看看這個。”
林之遠的聲音不大，但語調不對。
旁邊幾個人抬起頭，三分鐘後，實驗室十一個人全圍在他螢幕前面。
“等等，152層？”一個叫Kevin的白人博士生最先反應過來，
“不可能。超過三十層的網路根本沒法訓練，梯度消失會把訊號吃乾淨。這是常識。”
“你往下看。”林之遠指著論文第三頁的示意圖，
“他們加了一個跳躍連線，把輸入首接加到輸出上。梯度可以跳過中間層回傳。”
Kevin盯著那張圖看了十幾秒。
“這也太簡單了吧。”
“簡單？”坐後面的趙明推了推眼鏡，
“最好的想法往往都簡單。問題是你沒想到。”
Kevin的臉色不好看。
實驗室主任Professor Williams也走了過來。
他花了五分鐘把論文從頭到尾掃了一遍，表情從驚訝慢慢變沉。
“這個結果如果可以復現，整個領域的正規化都要變。”
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