第623章 这框架简直是神器！(1/2)
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因为有着非常明确的目标——搭建一个用于图像分类的神经网络，他们直接跳过了闲篇，直奔核心API。
滑鼠滚轮不断向下滑动，安静的客厅里只有「咔哒咔哒」的声音。
几分钟后，郭长征突然倒吸了一口凉气。
「等会儿！一航，你把页面往上拉一点。」郭长征指着屏幕。
楚一航照做，页面停在了一个名为「自动微分」的章节。
「卧槽，这也可以？」楚一航脱口而出，声音都提高了八度。
郭长征死死盯着那几行示例代码，脸上的表情极为震撼。
「一航，这文档上写的，是真的吗？」郭长征指着屏幕的手指甚至有点发颤。
「它说，我们只需要定义好前向传播的计算过程，框架就能自动帮我们求导？」
楚一航也是一脸没见过世面的样子，逐字逐句地又看了一遍。
「郭老师，文档上确实是这么写的。它甚至包装好了一个叫梯度下降优化器的东西。」
郭长征猛地拍了一下大腿，发出一声脆响。
要知道，在2009年这个时间节点，要在底层从零开始手写一个神经网络，简直是所有科研人员的噩梦。
噩梦的根源，不在于怎么把数据乘起来，而在于怎么把误差传回去。
这就是反向传播算法。
科研人员需要拿着纸和笔，运用高等数学里的链式法则，对着错综复杂的网络层，一层一层地去推导偏导数公式。
稍微多加一层网络，或者换一个非线性激活函数，几十页的数学草稿纸就白写了，必须全部推倒重来。
哪怕公式推导对了，把它转化成C语言或者C++代码时，稍有一个变量写错，模型就会原地爆炸，梯度直接消失或者数值溢出。
「这等于是把最折磨人的数学推导过程，全给省略了？」郭长征觉得嗓子有点干。
「只要告诉它怎么算出来的结果，它自己就能算出怎么调整参数？」
楚一航看着文档上的示例，只要调用一个简单的函数，所有的梯度就全部计算完毕。
「郭老师，如果这文档没吹牛逼，那我们以后搭模型，就跟搭乐高积木一样简单了。」
两人对视了一眼，兴奋之情溢于言表，在客厅里高兴得连连搓手。
这种把复杂的数学过程完全黑盒化丶工程化的设计，对于苦逼的算法研究员来说，简直就是久旱逢甘霖。
他们觉得之前只知道盛夏科技批了算力，居然没静下心来仔细研究这个框架，简直是暴殄天物。
「继续往下看，看看还有什么惊喜。」郭长征现在完全没有了困意。
楚一航滑动滑鼠，他们来到了另一个模块区。
「郭老师，你看这个，这里封装了好多高级模块。」
楚一航点开了一个名为卷积的目录。
里面列着各种奇怪的函数名。
两人仔细看着文档的解释。
里面有一个叫卷积神经网络的封装层。
两人平时研究的都是些传统的机器学习算法，对这种结构并不算特别清楚。
直到看到文档里清清楚楚地写着：该模块通过卷积核提取局部特徵，极为适用于图像识别与计算机视觉领域。
「图像识别？」郭长征敏锐地抓住了这个词。
「我们下午吃饭的时候，讨论的李飞飞教授那个ImageNet数据集，不就是图像分类吗？」
楚一航一拍桌子：「绝了！连这种专门针对图像的模块都提前封装好了。」
「这简直就是给咱们量身定制的武器库啊。」-->>
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