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第9章 训练（第1页）
冬雪消融，柳枝吐新。但深视科技的研发中心内，气氛却比寒冬还要凝重。
过去的一段时间，公司进入了战时状态。
京城总部的灯光经常彻夜不熄，而在遥远的星城，一场规模浩大的人肉数据采集战役也正在进行。
为了采集足够多的真实人脸样本，星城分部的招了几个地推团队几乎跑遍了当地的大学丶社区和商场。
他们拿着小礼品，请求路人录入人脸信息。
「麻烦眨眨眼」
「请向左转头」
「光线稍微亮一点」
人脸图片也是快速增长：几百张，几千张，几万张。
这是一场用人力堆出来的结果。
「只有902。」
会议室里，顾书瑶看着大屏幕上的测试结果，声音里透着难以掩饰的疲惫和沮丧。
这是他们训练出的第一版深度学习模型（deo）。
虽然相比传统算法85左右的识别率，这已经是巨大的飞跃，但在人眼识别率：9753面前，它依然是个脸盲。
「我们离人眼标准还差得远。」顾书瑶摘下眼镜，揉了揉满是红血丝的眼睛。
会议桌旁，汤小鸥教授丶徐力丶杨樊等人都在，连在微软研究院的何铠明时不时的过来凑热闹也不说话了。
大家面前都摆着厚厚的测试报告，空气压抑得让人透不过气。
陈阳坐在主位，手里转着一支笔，神色平静。
其实他心里很清楚问题出在哪里。
前世deepid算法之所以能屠榜，靠的不是单一模型，而是模型融合（和多尺度特徵提取。
但他没有立刻说。
一个团队的战斗力，是在一次次撞墙和突围中磨练出来的。
如果每次遇到问题他都直接给答案，那这群天才终将变成只会执行命令的庸才。
他需要给他们一点时间，去试错，去思考。
「大家怎么看？」陈阳打破了沉默。
「目前我们的方案是标准的n（卷积神经网络）思路。」徐力指着架构图分析道，
「将整张人脸丢进模型，经过卷积层提取特徵，最后生成一个特徵向量进行对比。」
「但这有个问题，模型似乎抓不住细节。比如双胞胎，或者长得像的人，它很容易搞混。」
「我觉得还是数据量的问题。」汤小鸥教授沉吟片刻，给出了学术界的经典判断，
「深度学习是吃数据的。相较于ia动辄上千万张图，我们才几万张，模型根本吃不饱，泛化能力自然上不去。」
「我建议，扩大数据集。」
汤小鸥看向陈阳：「把数据量翻倍，甚至翻四倍。只有见过足够多的人，模型才能学会什么是不同。」
「同意。」
「附议。」
大家都觉得这是目前最靠谱的路径。
「好。」
陈阳点了点头，虽然他知道这会有提升，但不会有质变，但他还是支持团队的决定，
陈阳找来林小月叮嘱道：「通知星城那边，加大投入。我要5000个人的样本，至少20万张照片。」
「好的。」
又是半个月的煎熬。
星城团队像是上了发条一样，终于凑齐了这20万张高质量的人脸数据。
数据传回京城，新一轮的训练开始了。
这时候，算力的瓶颈赤裸裸地暴露了出来。
由于超算中心还在建设中，他们只能用现有的十几台伺服器跑任务。
进度条走得慢如蜗牛。
一天，两天直到第十二天，模型才终于收敛（训练完成）。
「这太慢了。」
顾书瑶看着伺服器风扇轰鸣，却依然缓慢的进度条，急得嘴角冒泡，
「一次叠代要十几天，如果有bug重跑又要十几天。这简直是在浪费生命。」
陈阳站在机房外，看着这一幕，建立超算中心的想法从未如此迫切。
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