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李秋明起身，背着双肩包一步步走向主席台。
他没有穿西装，依旧是那件深灰色冲锋衣，步伐沉稳，神情平静。
当他走到主席台中央，大屏幕上弹出他的个人介绍——“QiuMingLi，Sophomore，TsinghuaUy”
（李秋明，华清大学大二学生）时，会场内的议论声瞬间放大，不少人脸上露出了毫不掩饰的不耐和不屑。
“大二学生？OSDI什么时候允许本科生做口头报告了？”
“华国的大学教育这么水吗？大二就能写出OSDI级别的论文？”
“怕不是找人代笔的吧，或者只是挂了个名。”
“浪费时间，我还以为是什么重磅成果。”
坐在前排的几位教授皱起了眉头，杰夫·迪恩端起水杯喝了一口，眼神里带着明显的敷衍；马克·拉希诺维奇则首接拿起会议手册翻了起来，根本没打算认真听。
那几个日本学者更是交头接耳，嘴角挂着嘲讽的笑意。
李秋明没有被这些议论影响，他平静地走到麦克风前，调整了一下高度，用流利且清晰的英语开口：“各位下午好，我是李秋明，来自华清大学。
今天我要分享的论文是《基于浅层神经网络的手写数字识别系统》。”
他的声音不大，却带着一种穿透性，会场内的议论声渐渐平息下来。
李秋明没有急于介绍技术细节，而是先展示了一组数据：“在2006年，全球手写数字识别的平均准确率为75%，传统算法的优化空间己经不足10%，且训练时间普遍超过3小时。
而我们的系统，准确率达到了89%，训练时间缩短至45分钟，硬件要求仅为普通PC配置。”
这组数据一出，会场内响起一阵吸气声。
不少人停下了手里的动作，抬起头看向大屏幕。
杰夫·迪恩放下了水杯，眼神里的敷衍变成了好奇；马克·拉希诺维奇也合上了会议手册，身体微微前倾。
“大家可能会质疑神经网络的可靠性，”
李秋明继续说道，“这也是我们最初面临的问题。
传统Sigmoid激活函数在深层网络中会出现梯度消失，导致参数无法更新。
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