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第248章 绝境中的ResNet(求订阅求月票)
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   但是,仅仅过了几分钟,林允宁的脸色就变得比刚才更难看。

    那条代表模型误差的loss曲线,并没有像预期那样下降,反而在震荡了几次后,直接冲上了天际。

    紧接着,屏幕上跳出了一行行令人绝望的字符:

    loss:nan

    gradient:nan

    nan,非数。

    这意味着计算溢出了。

    梯度在几十层的反向传播中,要么消失成了零,要么爆炸成了无穷大。

    "zett......"

    林允宁盯着那些nan,感觉像是被嘲讽了一样。

    这不是硬件问题,这是算法的数学缺陷。

    随着网络层数的加深,每一层参数的微小变化,都会导致输出数据的分布发生剧烈偏移。

    这就好比是在打靶。

    第一层射偏了一点点,第二层又偏了一点点......

    到了第50层,那个偏差已经被放大了无数倍,子弹早就不知道飞到哪里去了。

    这叫“内部协变量偏移”。

    靶子一直在乱晃,枪手根本瞄不准。

    林允宁试着调低学习率,试着更换初始化方法,试着加各种正则化手段。

    没用。

    那个nan就像是个诅咒,顽固地霸占着屏幕。

    如果不解决这个问题,深层网络就是个不可训练的废品。

    时间一分一秒地过去。

    很快到了深夜两点。

    机房里的轰鸣声依旧,热得像蒸笼,但满头大汗的林允宁已经盯着那个nan看了整整两个小时。

    常规的方法已经试了个遍,他甚至尝试了梯度裁剪等等稀奇古怪的野路子。

    结果还是没有改进。

    只要层数一深,数据分布就会乱套。

    ""

    一杯冰咖啡放在了手边。

    程新竹拉过一把椅子坐在他旁边,手里捧着厚厚的病理报告和生物化学工具书,准备陪着他熬夜,顺便查阅p450酶的资料。

    “别急,慢慢来。”

    程新竹喝了一口自己的抹茶拿铁,看着屏幕上乱跳的曲线,随口嘟囔道,“这ai跟养细胞似的,真娇气。

    “你知道吗,我们养细胞的时候最怕也是环境波动。

    “培养液的ph值只要差个0.1,或者温度波动个0.5度,那些酶就罢工了,细胞直接死给你看。生物体内的反应环境必须是绝对稳定的,这叫稳态。

    “只有环境稳了,酶才能专心干活……………”

    “稳态....……”

    林允宁听着程新竹的喋喋不休,端着咖啡的手忽然停在半空。

    他的瞳孔猛地收缩,脑海中那个一直旋转的齿轮,突然卡进了一个关键的槽口。

    【天?:灵感洞察lv.1已激活。】

    他的目光从咖啡杯移到了屏幕上那乱糟糟的数据流上。

    神经网络的每一层,不就是生物体内的一级级酶促反应吗?

    现在的困境是,前一层的参数一变,输出的数据分布就跟着变。

    下一层神经元就像是那个可怜的细胞,上一秒培养液还是酸性的,下一秒就变成碱性了,它光顾着适应环境了,哪还有精力去处理信息?

    “如果生物体需要稳态......”

    林允宁喃喃自语,眼睛越来越亮,“那神经网络也需要稳态。”

    “我们需要把靶子焊死在墙上。”

    他猛地放下杯子,咖啡溅出来几滴。

    “什么?”正在嘟囔着养细胞经验的程新竹被他吓了一跳。

    “我说,我要强制让每一层的数据环境保持稳态!”

    林允宁抓起键盘,那种在绝境中找到出口的狂热让他兴奋起来。

    不需要复杂的数学推导,只需要一个简单粗暴的工程手段。

    不管前一层传过来什么乱七八糟的数据??

    我先算出这批数据的均值和方差。

    然后,强行减去均值,除以标准差!

    x_nor

    把它们强行拉回到均值为0、方差为1的标准正态分布!

    但这还不够。

    如果强行归一化,可能会破坏数据的特征。得给它一点自由度。

    所以,再引入两个可学习的参数:gaa+beta

    让网络自己去决定需不需要还原,以及还原多少。

    这就是??batchnorion。

    给每一层神经元,都装上一台“空调”和“酸碱调节器”,让它们永远在最舒适的分布环境下工作!

    “就是这个!新竹,你真是个天才!”

    林允宁转过头,狠狠地拍了拍程新竹的肩膀,“生物稳态!就是这个!”

    “啊?我干嘛了?”程新竹一脸懵逼。

    林允宁没有解释,他的手指在键盘上飞舞,将这几行简洁而优美的代码插入到每一个卷积层和激活函数之间。

    就像是给每一个神经元都装上了一个微型的“稳态调节器”。

    这是一种从未在教科书上出现过的层结构。

    它不属于物理,不属于数学,它属于纯粹的工程直觉,是生物学智慧在计算机领域的投影。

    “run.”

    林允宁再次按下了回车键。

    轰鸣声再次响起。

    这一次,两人的目光都聚焦在那条loss曲线上。

    第一轮迭代......loss2.3。

    第二轮......loss1.9。

    没有nan。

    没有震荡。

    那条代表损失函数的曲线,像是一条听话的滑梯,以一种令人难以置信的丝滑姿态,笔直地向下滑落。

    收敛速度比预想的还要快!

    照这个速度,用不了几个小时,训练就能完成。

    “成了......”

    林允宁看着屏幕,长长地出了一口气,后背已经被汗水湿透了。

    有了这个bn层,五十层的res-50,甚至一百零一层的res-101,都不再是不可训练的怪兽。

    aether_struch模块将拥有前所未有的深度。

    以太动力也将拥有一个训练超级性能怪兽的新方法。

    那个该死的毒性代谢物,也绝对逃不出这张深网的捕杀。

    就在林允宁准备把程新竹赶回公寓去休息的时候,他笔记本电脑的邮件提示音突然响了。

    这清脆的一声在轰鸣的机房里显得格外刺耳。

    林允宁拿出电脑,扫了一眼。

    发件人:安雅?夏尔马。

    主题:【sos】

    邮件内容简短,却透着焦急:

    【林,你的可调耦合器在单比特测试时很完美。

    但在我们尝试进行多比特纠缠门操作时,系统遭遇了严重的“频率拥挤”。

    能级太密了,稍微一动就会碰到别的能级,引发雪崩式的错误。

    量子芯片,卡死在扩容这一步了。

    作为合作者,你有什么好办法么

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