ht" style="font-size: 12px;">第九章 训练  

    “用传统算法做对齐，用深度学习提特征？”

    “试！”顾书瑶觉得这也是一个办法。

    又是几天的折腾，失败。

    效果甚至还不如纯深度学习。

    “再加数据？”徐力咬着牙提议，“加到100万张！我就不信喂不饱它！”

    “来不及了。”顾书瑶摇摇头，看了一眼日历，

    “投资人希望三个月看到阶段性成果。收集100万张照片至少要半年，我们等不起。”

    会议室里再次陷入了死寂。

    这一次，连汤小鸥也没辄了。

    学术界目前最先进的方法都在这儿了，还能怎么办？

    陈阳看着大家垂头丧气的样子，知道火候到了。

    挫折教育已经足够，现在是时候注入信心了。

    “大家是不是走进了一个误区？”

    陈阳的声音突然响起，清朗有力，瞬间吸引了所有人的目光。

    他站起身，走到白板前，画了一张人脸的简笔画。

    “我们现在是把整张脸丢进去，让模型自己去学。但是，人脸是复杂的。”

    陈阳用笔在人脸的眼睛、鼻子、嘴巴上分别画了圈。

    “如果我是警察抓小偷，我不仅会看他的脸型，还会特意看他的眼睛大不大，鼻子挺不挺，嘴唇厚不厚。”

    陈阳转过身，看着汤小鸥和徐力，抛出了那个关键的提示：

    “我们为什么不把人脸切开呢？”

    “切开？”徐力一愣。

    “对。”陈阳在白板上画了几个方框，

    “全脸是一个输入。眼睛局域是一个输入，鼻子是一个，嘴巴是一个。甚至，我们可以在不同的尺度上切，有的切大点，有的切小点。”

    “每一个局域，我们都训练一个独立的模型去识别特征。”

    陈阳在画板上重重一笔，将所有方框连向一个终点，

    “最后，我们将这些所有模型提取出来的特征，拼接在一起。”

    “这就是：联合决策。”

    轰！就象是一道闪电划过夜空。

    汤小鸥猛地站了起来，眼睛死死盯着白板上的图，嘴里喃喃自语：

    “局部特征、多尺度、模型融合。对啊！我怎么没想到！这样能强迫模型关注细节，让同一个人的矢量更聚合，不同人的矢量拉得更开！”

    “这能极大提升泛化能力！”徐力也激动得跳了起来：“陈总，这招太绝了！”

    “可是。”

    顾书瑶作为工程负责人，第一时间想到了代价，“如果把人脸切成几十块，每一块都用一个网络，那计算量。”

    “这就是暴力美学。”

    汤小欧教授笑了：“我们现在缺算法，缺数据，但就是不缺暴力的决心。一个模型不行，我们就上十个；十个不行，就上六十个！”

    “把人脸切成10个局域，每个局域在RGB和灰度图上各训练3个网络。一共60个卷积神经网络！”

    “我要用这60个模型，像60个拿着放大镜的侦探一样，把人脸的每一个毛孔都看清楚！”

    “60个模型。”大家被这个疯狂的数字震住了。

    在2013年，训练一个深层网络已经是大工程，同时跑60个？这简直是疯子的想法。

    但正是这种疯狂，让在场的每一个人都热血沸腾起来。

    “就这么干！这才是AI该有的样子！大力出奇迹！”

    汤小鸥一拍桌子，眼中闪铄着赌徒般的狂热。

    “书瑶，调动所有服务器资源！不够在继续买。”

    “徐力，杨樊，你们负责切图和网络结构设计！”

    “今晚不睡了，我们要搞个大新闻！”

    整个研发中心瞬间沸腾了。

    原本沉闷的气氛一扫而空，取而代之的是一种决战前的亢奋。

    代码飞快地在屏幕上滚动。

    人脸图片被切割成眼睛、鼻子、嘴巴等各种碎片。

    60个独立的神经网络像60头饥饿的野兽，被塞进了有限的显存里。

    陈阳站在后方，看着这一幕。

    他知道，这就是着名的DeepID算法的内核思想。

    虽然现在超算中心还没建好，训练这60个模型会非常痛苦，可能需要轮流跑。

    但只要这条路是对的，胜利只是时间问题。

    屏幕上，新的训练任务已经激活。

    进度条再次开始缓慢爬升。

    这一次，所有人的心里充满了期待