第9章 训练（2 / 2）
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“目前我们的方案是标准的（卷积神经网络）思路。”徐力指着架构图分析道，
“将整张人脸丢进模型，经过卷积层提取特徵，最后生成一个特徵向量进行对比。”
“但这有个问题，模型似乎抓不住细节。比如双胞胎，或者长得像的人，它很容易搞混。”
“我觉得还是数据量的问题。”汤小鸥教授沉吟片刻，给出了学术界的经典判断，
“深度学习是吃数据的。相较于Iage动辄上千万张图，我们才几万张，模型根本吃不饱，泛化能力自然上不去。”
“我建议，扩大数据集。”
汤小鸥看向陈阳：“把数据量翻倍，甚至翻四倍。只有见过足够多的人，模型才能学会什么是不同。”
“同意。”
“附议。”
大家都觉得这是目前最靠谱的路径。
“好。”
陈阳点了点头，虽然他知道这会有提升，但不会有质变，但他还是支持团队的决定，
陈阳找来林小月叮嘱道：“通知星城那边，加大投入。我要5000个人的样本，至少20万张照片。”
“好的。”
又是半个月的煎熬。
星城团队像是上了发条一样，终于凑齐了这20万张高质量的人脸数据。
数据传回京城，新一轮的训练开始了。
这时候，算力的瓶颈赤裸裸地暴露了出来。
由于超算中心还在建设中，他们只能用现有的十几台伺服器跑任务。
进度条走得慢如蜗牛。
一天，两天直到第十二天，模型才终于收敛（训练完成）。
“这太慢了。”
顾书瑶看着伺服器风扇轰鸣，却依然缓慢的进度条，急得嘴角冒泡，
“一次叠代要十几天，如果有Bug重跑又要十几天。这简直是在浪费生命。”
陈阳站在机房外，看着这一幕，建立超算中心的想法从未如此迫切。
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