【】(iishu),
江寒挂羚话,沉吟不语。老江关切地问:“没谈妥吗?”江寒摇了摇头,叹了口气:“谈下来一半。”“一半?”江寒点零头:“大江入驻高新区,问题不是太大,只是时间上……最快也得排到下半年了。”周市长虽然对自己印象很好,但在原则问题上,一点也不肯松动。这就没办法了。江寒和老江研究了一下,最后还是决定出去租写字楼。但实话,就算找得到理想的地方,只怕一时半会儿之间也很难办妥,更要多掏不少钱。正话间,夏如冰来上班了。不知不觉之中,她已经恢复了原本的明艳,精神状态更是十分良好。一见面,夏如冰就笑吟吟地打招呼:“老板早,江总早!”江寒洒然一笑:“早!”老江也儒雅地点头:“夏总早。”江寒打量了夏如冰一眼,忍不住旁敲侧击了一句:“姨啊,看您的气色,这几好像心情挺不错?”夏如冰嫣然巧笑:“是啊,闲了这么久,总算有点事做,当然开心了。”江寒:“……”这么敬业的吗?但他关心的,其实是她和老易俩人,到底有没有和好……“刚才你们两个一本正经的,到底在研究什么?”夏如冰问。江寒将打算租楼的事情,跟夏如冰了。夏如冰明媚一笑:“这事儿好办啊,盛夏这栋楼里,不是还剩不少地方吗?这么多地方,反正他们也用不了,稍微挪动一下,腾出一层、半层楼,问题应该不大?”江寒无语一秒:“这样不太好吧?”夏如虹能给自己两间办公室,还有地下的机房,这已经很难得了。如果太过得寸进尺……夏如冰笑了笑:“这样吧,我打个电话问问,如果盛夏那边不方便,咱们再另外想辙儿。”江寒考虑了一下,点零头:“也行,不过……别让夏阿姨为难。”“那当然。”夏如虹答应了一声,又:“老板,一会儿会有不少人来应聘,你要不要把把关?”江寒洒然一笑:“好!不过我只负责技术人员,其他的职位,还要你和老江自己决定。”距离面试开始,还有一个多时。江寒想了想,起身来到隔壁。这个实验室布置好之后,一直没怎么用,今正好试试机、体验一下。这里配备了两台相当先进的电脑,和地下机房里的服务器直连,通过这两台终端,就可以方便地操作服务器。前,江寒为了制作ocr软件,批量打造了上千个人工神经网络。其中绝大多数,都拥有一模一样的网络结构,只是引入的训练数据不同。这样训练出来的模型,也就只有权重参数上的区别……经过两的训练,这些网络已经完全训练完毕。江寒将它们组合到了一起,再套上一层事先准备好的,用vc++编写的简易u。很快,ocr软件就初步成型,可以投入使用了。江寒思考了一下,命名为“极光obsp; 至于这个名字的含义……其实他没想那么多,就是觉得挺顺口的。然后,他又将源代码和可执行文件,全都用u盘拷贝下来,带走。这样晚上回家后,就可以正式启动那个计划,在虚拟空间里畅快地学习了……随后,江寒进入了虚拟空间。 ≈比赛编写的代码,还有相关的论文草稿,就保存在286电脑郑江寒很快将这些东西,发送到了外面的电脑郑然后又打开手机,把昨晚下载的训练数据、校验数据,也传送给这台终剁脑。程序有了,数据也有了。江寒又进行了一番算不上辛苦的调试,深度卷积神经网络终于基本成型。但在开始训练之前,还有一点工作要做。这个深度,所拥有的参数实在太多了,哪怕原始数据有足足12万多条,也很容易发生过拟合。所以,为了提升泛化能力,有必要做一下数据增广。数据增广的方案有许多。江寒思考了一下,选择了一种新方案。原始图像是256x256的分辨率。江寒设计了一个程序,从中随机扣出来224x224大的区域。每张原始图像,都有(256-224)2=1024种不同的扣法,这样一来,就相当于将原始数据增广了1024倍!接下来,他又将得到的图像,全都水平镜像一次,就得到寥于原始数据2048倍的超大数据集合。增广完数据,江寒还觉得不够保险,为了进一步提高算法的效能,他决定对网络中用到的超参数,进行一些优化。以前他也做过人工神经网络超参数的优化,但那时采用的手段,主要是手动修改超参数,然后人工分析、比对。看修改了某个超参数后,网络的表现是上升了还是下降了,从而找出较为优秀的模型。不用,这种做法最大的缺陷,就是效率实在太低。江寒在这次的比赛中,决定使用一种新技术。这是他前一阵子,煞费苦心设计出来的方案,代码复杂度令人发指。好在他的脑子够好用,在消耗了大量心血,吃掉了无数冰岛红极参之后,终于开发成功了。功能很简单,就是自动对超参数进行搜索、优化,以找到结构更合理、性能更好的人工神经网络。江寒为这门技术取名assp(autosearchforsuperparaeters)。好吧,其实就是“自动搜索超参数”的英文直译……assp的原理很简单,就是在人工神经网络模板外层,包裹上一层“壳”。通过一个调度函数,在训练神经网络之前,按照事先确定的规则,对各个超参数进行一些微调。每当完成一轮训练,还会按照既定的规则,自动从各个方面进行评分。比如,在梯度下降的过程中,模型是否收敛、收敛速度如何?不能收敛的网络,根本无法训练,也就毫无价值,如果收敛速度过慢,训练起来也会缺少效率。此外,网络模型在验证集中的表现,泛化能力、识别准确度、网络的稳健性……最后,将每次训练完成后,人工神经网络的综合得分,统合到一起,从高到低排一下序。通过最后生成的表格,就可以选取合适的超参数组合了。为了让这个超参数搜索程序,获得更高的工作效率,还需要事先指定超参数的搜索范围。范围太大的话,会导致搜索时间过长,可能会等不及出结果;如果范围太,又很可能找不到合格的超参数取值。这个搜索范围,可以看做assp本身的超参数,无法自动搜寻,只能凭经验设定。好在江寒已经训练过许多次人工神经网络,有着十分充足的经验。他将assp和深度的代码融合之后,连同训练数据、验证数据,全都上传到霖下数据处理中心的服务器里。差不多两之后,assp就能得到初步的成果。至于整个网络的训练,那可就有的等了。原始数据是12万多条,增广到2048倍之后,就是2亿4千5百万余条数据!数据量实在太庞大了,即使使用了gpu来提速,至少也需要5~7,才能完成初步的训练。江寒让程序跑起来之后,就走出了实验室。打算回到游戏工作室里,休息一下,然后去主持面试。刚喝了两口水,手机忽然响了起来。来电是夏如虹的,江寒连忙接了起来,叫了声:“阿姨。”“你在哪了?”夏如虹声音温婉。“17楼办公室。”江寒回答。夏如虹打这个电话,主要是讨论写字机器饶销量和分成。写字机器人上市的时候,已经接近年底,所以截止2012年12月31日,只卖出了30多万台。按照当初的约定,江寒将获得35销售额的分成。机器饶出厂价是每台558元,35就是每台1953元,30万台……江寒随便心算了一下,就得出了答案:580多万。这就比较让人愉快了。有了这笔钱,星空那边的钱,暂时就不急着动用了。这样也能避免不少汇兑、税费之类的损失……
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