天才一秒记住【畅想小说网】地址：http://www.cxtra.net
为此，我们提出了简化版ReLU激活函数，通过调整参数范围，既解决了梯度消失问题，又降低了计算复杂度。”
他一边说，一边操作着PPT，展示出激活函数的对比曲线和实验数据。
屏幕上，传统函数的梯度在三层网络后就趋近于零，而他提出的简化版ReLU函数，即使在五层网络中依旧保持着稳定的梯度值。
清晰的图表和详实的数据，让会场内的质疑声越来越小。
“在数据标注方面，我们没有现成的数据集，于是手动收集了10万张手写数字样本，通过自主开发的标注工具完成分类，标注准确率达到99.2%。”
李秋明切换到数据处理页面，“为了解决硬件算力不足的问题，我们优化了模型压缩算法，将模型体积压缩至原来的30%，同时保证了识别准确率仅下降1个百分点。”
他的发言逻辑清晰，层层递进，从问题提出到解决方案，再到实验验证，每一个环节都有扎实的数据支撑。
原本嘈杂的会场变得鸦雀无声，只有他的声音和PPT切换的声音在回荡。
那些原本不屑一顾的学者们，此刻都专注地看着大屏幕，不少人快速记录着关键信息，脸上露出了严肃的思考神情。
当李秋明展示出系统的实际应用演示——通过普通摄像头拍摄手写数字，系统在0.5秒内完成识别，准确率达到88%时，会场内响起了零星的掌声。
这掌声越来越热烈，最后变成了满堂喝彩，就连之前嘲讽他的日本学者，也不得不收起了轻视的神色，露出了惊讶的表情。
“我的报告到此结束，谢谢大家。”
李秋明微微鞠躬，准备下台。
“等一下！”
一个声音突然响起，是斯坦福大学的安德鲁·帕潘尼古拉乌教授，“我想知道，你的简化版ReLU函数是否能应用在更深层的网络中？如果网络层数增加到10层以上，梯度是否还能保持稳定？”
这是一个尖锐的问题，也是当时神经网络研究的核心难题之一。
会场内瞬间安静下来，所有人的目光都聚焦在李秋明身上。
李秋明微微一笑，从容回应：“帕潘尼古拉乌教授，这是一个非常好的问题。
我们确实做过相关实验，当网络层数增加到10层时，简化版ReLU函数的梯度会出现轻微衰减，但衰减幅度控制在15%以内，通过调整学习率和正则化参数，可以有效弥补这一缺陷。
而且我们认为，随着硬件算力的提升，深层网络的应用会越来越广泛，这也是我们下一步的研究方向。”
本章未完，请点击下一章继续阅读！若浏览器显示没有新章节了，请尝试点击右上角↗️或右下角↘️的菜单，退出阅读模式即可，谢谢！