第172章 科研上的意外！
“就按这个方案改，今晚就跑！小张，你带两个人改前向传播的代码，每个批次重新采样，保留概率0.5，小吴，把对照组的配置原封不动复制一份，除了屏蔽策略其他什么都别动，我要干干净净的对比实验！”
代码改起来不难，难的是等。
训练要跑十几个小时，工作站的风扇声从傍晚一直响到后半夜。
林晨让人从系里搬来了几张行军床，结果一晚上没人躺，所有人轮流盯着损失曲线，跟产房外面等消息的家属似的。
凌晨两点，训练集损失稳步下降。
凌晨四点，验证集准确率开始爬坡。
早上七点半，最后一轮迭代结束，测试脚本自动跑完，结果打在屏幕上。
盯着屏幕的研究员揉了揉眼睛，以为自己熬夜熬出幻觉了。
“林老师！”
林晨从椅子上弹起来，三步并两步冲到屏幕前。
对照组：训练集准确率99.2%，测试集71.4%。
实验组：训练集准确率94.8%，测试集82.6%。
测试集准确率，拉高了11.2%！
背答案的毛病，被治住了！
“真成了！”
实验室里发出一阵欢呼，林晨激动得在实验室里来回走，一边走一边掏手机，拍下结果截图，发给漆昊，配了一段感叹号密度高到没法看的文字。
“终于找对方向了！按照这个迭代趋势，我们很快就能突破瓶颈！”
接到消息的漆昊，倒是没有多兴奋。
他总觉得哪有不对劲的地方。
来到实验室后，漆昊说了自己的想法，林晨宽慰他说：“漆老师，你多虑了，现在模型泛化能力大幅提升，过拟合问题基本解决，后续只要微调参数，优化迭代策略，模型效果只会越来越好，不会有任何问题。”
“你放心，我们对你有信心。”
漆昊心累。
你们先别这么有信心。
他说出了自己的顾虑：“我认为，现在只是浅层网络的短期假象，这套随机失活方案，能缓解浅层，中层网络的过拟合问题，但无法完全解决深层网络的结构性缺陷。”
“我们现在只用了二十多层网络，效果看似完美，一旦继续堆叠层数，往五十层、六十层的深度网络推进，新的问题会彻底爆发。”
漆昊的担忧其实源于自己此前的研究项目，喀秋莎量化算法。
之前漆昊研发喀秋莎量化程序时，尝试基于卷积神经网络，让程序能有完整的价格形态表征学习能力，实现自动化、高精度的时序特征识别和预判。
但是这段时间，他觉得模型存在缺陷，无论怎么调参优化，深层特征提取始终存在偏差。
直到此刻破解浅层网络过拟合难题，他才找到了问题。
随机失活只能打破浅层神经元的协同适配，却无法修复深层网络堆叠后的梯度消失，特征退化问题，层数越深，模型畸变越严重。
为了验证自己的预判，当晚回到住处，漆昊第一时间调出喀秋莎量化程序的后台训练日志和运行数据。
后台海量的迭代记录清晰显示，程序在浅层网络训练时，特征识别，数据拟合，泛化预判全部正常，可一旦网络层数突破四十层，时序特征提取精度开始持续下滑，叠加到五十层以上，误差直接指数级暴涨。
果然和他预判的一模一样。
问题根本没有彻底解决，只是被浅层网络的完美数据暂时掩盖了。
接下来的数日，漆昊每天准时到访实验室，全程跟进深度网络的堆叠迭代实验，实时观察数据变化。
初期迭代依旧向好，众人的信心不断攀升。
可当团队按照既定节奏，将网络层数稳步堆叠到五十六层时，恐怖的反转如期而至。
原本稳步攀升的测试集准确率，瞬间断崖式暴跌，从89.2%直接跌落到68.7%，比优化之前的老旧模型还要拉胯！
不仅过拟合问题死灰复燃，还新增了严重的特征退化，梯度消失问题，模型整体性能全面出问题。
实验室里所有人笑不出来了。
妈耶，他们这叫慢工出烂活吗？
明明很仔细了，为什么还会出现这么大的问题！
该不会是他们操作上有失误吧！
漆神这种大佬都来指点了，他们居然还出了问题？
这下好了，大佬带都带不动他们，看来朽木都未必有他们难雕。
漆昊在旁边也无语。
他的担心真的变成了现实。
他们训练的网络跟宋师兄的女儿一样，补课越多，成绩还越差！
林晨还记得自己当初信誓旦旦在漆昊面前劝说的模样，现在看来，简直是大型社死现场。
人家都说模型会有问题了，他还不信。
现在好了，问题真出来了。
“漆老师，目前有什么方法解决吗？”
漆昊说：“暂时没想到，不过实验可以继续，多跑一些数据出来。”
林晨点头，安排研究生们去做了。
可惜一连好几天都什么进展。
这天，漆昊看完实验数据后，依然没有找到灵感。
林晨看着漆昊一直坐着，犹豫再三，最后还是走过去说：“漆老师，放松一下吧。”
“科研这东西，有时候就跟便秘一样，越使劲越出不来，不如先起身走两步。”
“正好今晚深度学习圈子有个小范围私宴，都是国内做深度网络，正则化迭代的核心教授和骨干学者，没有外人，纯粹是业内交流。”
“大家都想趁年底碰一碰，聊聊最新的研究进展，他们也想邀请你，如果你愿意的话，我们一起去坐坐？”
漆昊：？？？
您能先别说便秘，再说吃饭的事情吗？
这俩放在一起，冲击力挺强的。
不过他想了想，连续几天泡在枯燥的数据和迭代日志里，他确实没找到什么头绪。
适当脱离实验室环境，没准儿能跳出固有思路，找到新的突破口。
而且这种顶尖学术圈子的私下聚会，往往能听到公开论文，学术会议上看不到的行业风声，对眼下的瓶颈突破未必是坏事。
于是漆昊同意去了。
晚上七点，城中高端私宴包厢。
到场的人不算多，但这里坐着的人都算是国内深度学习领域里有些名气的人。
除了林晨教授，还有清大的朱教授，浙大的高教授等人都来了。
众人都知道漆昊的实力，他出现后大家纷纷主动打招呼，态度一个比一个好，没有丝毫长辈架子。
吃了一会儿，他们闲聊的话题也从日常琐事落到了最核心的学术前沿上。
朱教授这个时候抛出了一个消息：“跟大家同步一个圈内刚传出来的内部消息，不算正式官宣，但可信度百分百。”
“上周斯坦福大学人工智能实验室，举办了一场闭门非公开学术沙龙，仅限全球顶尖课题组负责人参与，不对外公开，不录视频，不发会议摘要。”
“有人私下带回了消息，说他们团队已经攻克了深度网络层数堆叠的核心难题。”大家瞬间惊讶了起来。
在场都是深耕深度学习多年的研究者，没人不清楚这句话的意思。
他们目前都遇到过梯度消失，特征退化，准确率断崖下跌的问题，谁能率先突破这个难题，谁就能直接拿下本年度深度学习领域的最高话语权。
朱教授看着众人震惊的神色，继续补充道：“对方团队不仅完成了百层级稳定网络的训练迭代，效果精度远超现有所有模型，目前他们开始申请专利技术，论文方面也已经准备投递了。”
一石激起千层浪。
包厢内一下响起议论，所有人的脸色都不太好看。
“彻底解决了？百层网络稳定迭代？这进度也太快了！”
“难怪最近国外相关领域的论文更新量骤降，原来是憋着大招呢！”
“坏了，我课题组今年的核心课题，就是深度网络层数扩容和稳定性优化，跟他们的研究方向高度重合，他们要是率先发刊，拿下专利，我们的攻坚就都白费了。”
“所以我今天把大家叫过来，就一个意思。”
“这种科研上的意外，发生了就发生了，各家手上的课题，能加快的加快，能收缩的收缩，别再想着大而全了，抢时间，抢窗口期，真被人家一锅端了，明年基金委那边，大家的日子都不好过。”
一圈人纷纷点头，交头接耳地商量起来，有人已经掏出手机给组里研究生发消息了，大晚上的，不知道多少无辜的研究生要开始享受007的美好生活了。
漆昊一直没说话。
等到讨论声稍微停了，他才开口问了一句：“朱教授，对方有具体的技术资料流出来吗？”
朱教授摇摇头：“闭门会，不让录音不让拍照，具体的资料没有，不过据当时在场的一个老朋友转述，对方团队的思路，是在权重初始化和层间归一化机制上做文章。”
“斯坦福这次的核心突破思路，主打深层权重自适应正则化重构，抛弃了传统随机失活的浅层优化逻辑，从网络结构底层修正特征退化问题。”
“不过具体的理论推导，算法公式和架构细节完全保密，对方闭口不透露半分，只展示了最终的实验效果，目前圈内没人知道他们具体是怎么实现的。”
众人纷纷皱眉，陷入沉思。
自适应正则化重构，听起来只是在传统正则化方案上做优化升级，可业内所有人都试过无数次，始终无法解决深层网络的结构性缺陷，根本达不到斯坦福展示的完美效果。
就在全场陷入沉默，所有人都满心焦虑的时候，漆昊出声了：“常规的自适应正则化优化，只能修正浅层，中层网络的权重扰动误差，无法解决深层堆叠带来的梯度链式衰减问题。”
“网络层数突破五十层后，反向传播的梯度会经过数十次矩阵乘法累积，哪怕单次衰减幅度极小，叠加后也会指数级趋近于零，必然出现梯度消失……”
“所以我认为按照现有理论体系，单纯优化自适应正则化逻辑，很难实现六十层以上深度网络的稳定正向迭代。”
朱教授说：“斯坦福那边是突破了理论局限，还是找到了全新的优化路径，这个我们都不知道，他们既然做出了成果，肯定是解决了这些死结。”
漆昊回答：“不清楚，有可能是新的数学建模思路，也有可能是重构了正则化的逻辑，具体细节没有数据支撑，无法下定论。”
他心里其实已经隐隐有了一个模糊的想法，这个想法和吉洪诺夫正则化有关系。
传统深度学习用到的L2正则化，只是吉洪诺夫正则化最简单的初级应用。
业内一直把吉洪诺夫理论当成老旧的基础数学工具，没人想到将其深度改造，适配深层网络的结构特性。
只是这个思路目前还很模糊，关键的数学推导链条存在断层，暂时无法形成完整的理论。
见他神色陷入沉思，在场众人都以为他也被这则重磅消息打乱了节奏，纷纷出声劝慰。
“漆老师你也别太有压力，科研竞争本就是如此，有抢先突破，就有滞后追赶，输赢都是常态，斯坦福底蕴深厚，资源顶尖，被他们抢先一步很正常，不用太放在心上。”
“是啊漆老师。”林晨连忙附和。
“我们本来就卡在瓶颈很久了，就算没有斯坦福的成果，我们也未必能短期内突破，放平心态，慢慢来，科研急不得。”
其他教授也纷纷宽慰：“基础研究从来没有绝对的输赢，就算对方抢先，我们后续跟进优化、完善理论体系，同样能做出成果。不用给自己太大心理负担。”
众人都以为漆昊是因对手抢先，课题可能作废而焦虑，却没人知道，他根本没纠结输赢！
他只是单纯卡在了理论推导的关键节点，征服欲上来了！
他们这种学霸，怎么可能会因为别人做出成果而情绪崩溃，破防呢？
就像是二战前夕，欧洲各国早早完成工业迭代，军备扩张，德国率先完成军事体系革新，横扫欧洲大陆，抢占所有战争先机，苏联在工业、军备、战备节奏上全面滞后，处处落后于人。
巨大危机下，斯大林也没放弃，他放弃什么。
这难道不是更刺激了吗？
漆昊正在思考，系统的声音响了起来。