《重生学神有系统》第394章 超参数全自动搜索

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    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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    (iishu)是，，，，！