第4章 审题

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：tensflw或者pth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pu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pu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

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