2014年6月3日,清晨。



ArXiv,全球最大的学术预印本平台。这东西对搞AI的研究者来说,就是学术圈的朋友圈。



论文上传后二十四到四十八小时内全球可见,不用等同行评审,不用排队走期刊流程,直接面向全世界亮牌。



每天早上起来第一件事,刷ArXiv。



这是所有做深度学习的人的肌肉记忆。



今天早上,这个朋友圈里炸了一颗雷。



论文标题:Deep ReSidUal Learning fOr Image ReCOgnitiOn。



作者:ShaOqing Ren, YUhang Zheng, LiqiU Chen。



单位:JiUTian AI Lab, EChO TeChnOlOgy, China。



斯坦福大学盖茨计算机科学大楼三层,博士后林之远端着咖啡走进办公区,习惯性刷新了CS.CV板块。



他的手停住了,咖啡差点洒出来。



152层卷积神经网络。ImageNet验证集TOp-5错误率,3.57%。



人类标注员的平均水平是5.1%。去年ImageNet竞赛冠军GOOgLeNet是6.67%。这篇论文直接把数字按到了3.57%。



“你们过来看看这个。”



林之远的声音不大,但语调不对。



旁边几个人抬起头,三分钟后,实验室十一个人全围在他屏幕前面。



“等等,152层?”一个叫Kevin的白人博士生最先反应过来,



“不可能。超过三十层的网络根本没法训练,梯度消失会把信号吃干净。这是常识。”



“你往下看。”林之远指着论文第三页的示意图,



“他们加了一个跳跃连接,把输入直接加到输出上。梯度可以跳过中间层回传。”



Kevin盯着那张图看了十几秒。



“这也太简单了吧。”



“简单?”坐后面的赵明推了推眼镜,



“最好的想法往往都简单。问题是你没想到。”



Kevin的脸色不好看。



实验室主任PrOfeSSOr WilliamS也走了过来。



他花了五分钟把论文从头到尾扫了一遍,表情从惊讶慢慢变沉。



“这个结果如果可以复现,整个领域的范式都要变。”



他看了一眼作者单位。



“JiUTian AI Lab。EChO TeChnOlOgy。这是什么单词?J-I-U-T-I-A-N,有人知道这是哪儿的吗?”



没人回答。Kevin盯着那个拼音,舌头打着结尝试发音:



“朱……田?或者……久提安?听起来像是个拼写错误。”



“中国的。”林之远实在听不下去他那惨不忍睹的发音,冷声开口,
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