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此刻的时间大致是下午两点,那这次考核的时长也就是三四个小时。
林远心道:‘这考核也太随性了,鬼知道是哪个混蛋想出来的。’
既然考核只有三四个小时,那考核必然有考察的重点。
林远仔细思索了一小会儿。
对于ocR字符识别来说,采集数据特征完全就是公式化的步骤。因为ocR识别不是什么新的领域,那必然就不可能是考核的重点。所以,这部分代码,抄就完事儿了。
剩下的计算误差和回馈误差,也没什么可创新的。更准确来说,校方这整的是研究生入学考核,又不是招募国宝级科学家,难道还指望通过这次考核现什么天才?
所以,这次考核的重点,必然是聚焦于考察考生平日里的修行。
简单来说,就是考察你平时都在干些什么。对计算机和aI到底感不感兴趣啊。如果你感兴趣,那你就肯定会经常写写代码。经常写写代码那自然就会很熟练。
而兴趣是科研的要条件。
虽然林远此时并没有对科研报以很大的兴趣,但是他对通过走科研一途改变命运很有兴趣。
嗯~~,也算是殊途同归吧。
既然要考核平日修行,又不指望你水平能有多高。那自然也就不可能去考核计算误差和回馈误差这两个步骤,因为这两个步骤有太多现成的套路方案,体现不出人与人的差异性。
那就只剩最后一个步骤--训练数据。
这个步骤综合了线性代数、微积分、计算机编程能力、图像学,算是很综合的一个步骤。
‘一定是这样的。’林远思虑既定,当即快定位到原有项目工程中“训练数据”部分的代码。他打算重构这部分代码,至于其它部分的嘛,就原封不动了。
林远接着深入思考。
现今的aI训练无非就是基于深度神经网络,但是总共也就才三个多小时,既要写代码又要调试出结果,根本就不可能把网络设计的有多深。
而在了解图像基本原理,掌握线性代数和微积分的基础上,如果用现成的数学计算工具库。比如:tensorF1o或者pytorch搭建一个三层左右的神经网络。三个小时时间够好差不多。
至此,林远恍然了。
‘审题结束。原来就是一道综合考查题。出题人挺坏的,算是把应试的人彻底筛出去了。名校的研究生入学考试,果然不是光靠做题就行的。’
得益于往日里对ocR识别项目的了解,林远自信两小时就能完成代码编写和调试。
可麻烦的是这台T44o没法用gpu训练。
现代的aI训练用数学工具库需要的硬件入门条件太高,林远无奈只得转而用cpu跑训练。
他并未因此有什么担忧,因为训练的过程是持续的。只要训练出的结果误差在不断缩小,那即便时间上来不及,也能通过展示出来的潜力来让老师们同意延长时间。
这就好比在爬山的时候,虽然还没有看到云遮雾绕的山顶,但通过脚底的感受就能清晰知道:此刻所处的地方并非是山顶,上面还有更高的地方。
由于这次考核的参试者每个人的笔记本性能都是不一样的,因此林远笃定:考核的重点决对不会是训练时间的长短,而是最终训练结果的准确率。
也就是说:这次考核不是考你爬的有多快,而是考你最后能爬的多高。
念及于此,林远不自禁嘴角一笑,‘难怪刚刚那个张教授一直强调的是结果的准确率。’
他的推测和张教授起初公布的评判结果完美匹配上了。
思虑既定,林远随即开始了忙碌的复制+黏贴。
(本章完)
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