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  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,当即快速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:tensorflow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t440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
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