來自數理學院付院長的友情指導，彌補了孟繁岐當下論文大業中最薄弱的一環，足夠扎實的數理分析和公式推論。
在ai學科的中后期時代，由于始終沒有發現真正可以令人信服的理論，來解釋深度神經網絡強大的威力。因而許多注重性能和實用方向的文章，越來越像實驗報告，而非論文。這點一直被很多人詬病。
投稿人數又每年暴增，大約在17年左右，ai相關的領域變成了不少科研人眼里的洪泛區，滾滾長江都是水，浪花里也淘不出幾個英雄。
不過在目前的時間點，不少大會和期刊的審稿人還是相當注重理論部分的，如果這部分的論證和推理不夠清晰流暢，即便你的結果再好看，即便你是ai三巨頭之一的lecun，也會被無情拒稿。
孟繁岐機緣巧合，獲此殊榮，倒也沒有扭捏客氣。他早期需要盡快成型的論文有十數篇之多，其中困擾他，讓他不知如何下筆的不在少數。
如今有這等良師，自然要頻頻請教。
他也并不需要付院長抽出大把時間看具體的文章，只是在幾個關鍵公式的起承轉合上，自己前世閱讀時從未曾在意的細小甚微之處，為自己撥開那一層若有似無的面紗，得以窺探其中真正的奧妙。
幾周之后，某一個周五下午的五點左右，孟繁岐剛剛從數院大樓的院長辦公室走出來。
里面的付院長卻沒有按照慣例起身去食堂吃飯，而是將這幾次孟繁岐所提問題的紙張又都全部拿了出來，細細端詳了一番。
雖然付院長對于深度學習和圖像算法這里來說，專業并不對口。
但圖片內容如果想在顯示器上展示，在電腦中存儲，終究還是要以矩陣的形式。其實說白了就是一堆矩形數字，就如同魔方的一個面，上面是九宮格可以存放九個數字，那就是一個3乘3的正方形矩陣。每一個數字就是一個像素，也就是圖像的最小組成單元。
要論矩陣之間的運算和變換，付院長可就是這方面的宗師人物了。
雖然孟繁岐從未拿著整篇的論文過來，但從這些零散的問題，以付院長的水平已經能夠管中窺豹。
“我們第一次討論的是極深的深度網絡優化問題，他提出的殘差和批歸一化，應該屬于模型結構的范疇。”
“但他之后又找我討論一階和二階的梯度計算，以及幾種變體，這應該是參數優化器的內容。”
“再往后，他又詢問了一些誤差的分析和傳遞，這是數值分析的內容。”付院長眉頭緊皺，仔細思忖道，“這應該涉及的是計算機內對同一數字的不同方式的存儲，存儲的方式不同，占用的計算機資源自然也不同。但其中也勢必會引入一些誤差。”
“而今天，他問的東西越發具有想象力了。”付院長回想了一下今天孟繁岐問題的前提條件和背景，驚嘆于他的大膽想象。“以兩個深度網絡，一個負責生成，一個負責判斷。”
“生成器持續地創造自己認為真實的圖像，而鑒別器則負責區分輸入究竟是真實的還是生成器生成的。”
“這種相互對抗的方式，就可以擺脫模型的訓練始終依賴人類先去為這些數據一一提供正確答案的人為監督模式了。”
付院長喃喃自語道，鄂院士積極推動大數據相關事宜，他作為排行前幾的大弟子自然十分了解如今的數據量級，以及為它們一一提供答案、標簽的難度和工作量到底有多大。
“已經是年輕人的天下了。”付院長長出了一口氣，此刻，門外突然響起了敲門聲。
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