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眼瞅着其他课题组都去找企业了，戴教授来到了清大智能技术与系统国家重点实验室。
他戴某人好歹是清大的博士，真要低头去跟企业谈产学研，跟那帮985的课题组挤一个独木桥，他这张老脸往哪儿搁？
再说了，母校有的是资源，有的是人才，何必舍近求远。
“戴师兄！”
一个中年人从实验室里快步迎出来，打了招呼。
过来的人是朱教授，计算机系新晋副教授，海归，他现在正是新官上任三把火烧得最旺的时候，所以一听戴教授找他合作，立刻放下手头的工作出来了。
“老朱，可算见着你了，回来也不说一声，我还是听系里老周说的。”
“哪儿敢惊动您啊。”朱教授把人往办公室里让。
“刚回来，一摊子事，实验室要建，学生要招，经费要跑，忙得脚不沾地。”
两人寒暄了一阵，戴教授把话头引到了正事上。
他把自己国基落榜，整个圈子被洗牌的事说了一遍，然后说：“老朱，我琢磨着，传统那套几何方法的路，怕是快走到头了。”
“你之前在国外做机器学习研究经验丰富，现在QInet这么火，深度网络眼瞅着就是下一个风口，我想跟你合作。”
“用深度网络把视觉感知模块整个改造一遍，你出模型，我出场景和数据，咱们联手，说不定能杀出一条路。”
按理说，朱教授正是需要成果的时候，师兄送上门来的合作，还蹭着QInet和机器学习的热度，怎么看都是白捡的便宜。
可朱教授脸上的笑挂不住了。
“师兄，您这想法，跟我几个月前一模一样。”
戴教授一脸惊喜。
“我刚回来的时候，也是这么想的，QInet横空出世，深度网络一战封神，这时候不上车什么时候上车？”
“但是最近看来，前景不乐观啊。”
“怎么说？”
“深度网络这东西，理论上，网络越深，表达能力越强，准确率越高，QInet八层，效果惊人，那我堆十六层，堆三十二层，是不是应该更厉害？”
戴教授点头。
“我们也是这么想的。”
“参数从几百万堆到几千万，训练集上的准确率，百分之九十，漂亮吧？”
“但实际上，测试集上，准确率只有百分之六十。”
戴教授不是搞机器学习的，但也清楚这情况意味着什么：“过拟合？”
“对，过拟合，这个老朋友又来了。”
“我们发现只要参数一多，网络就开始背答案，训练集里的题它全背下来了，考得那叫一个漂亮，换一套没见过的题，当场原形毕露。”
“那加数据呢？”
戴教授试探着问：“参数多，数据少，那就把数据堆上去，总能压住吧？”
“师兄，您知道现在最大的图像数据集有多少张图吗？”
“多少？”
“一千四百万张，听着挺多。”
“但这也是李飞飞教授，花了三年，用了来自一百六十七个国家，五万名标注工人，在众包平台上搞人海战术，才标出这一千四百万张图。”
“可我们要是把网络堆到一亿参数呢？一亿个参数，一千四百万张图，平均下来，每个参数分到零点一四张图的信息量。”
“这就好比你要养一亿头猪，结果饲料只够喂一千四百万头，剩下那些猪饿疯了，见什么啃什么。”
戴教授被这个比喻噎了一下。
你要不要这么接地气？
我又不是你学生，我能懂好吗！
“那再拿些图片去标呗？”
“谁去标？钱谁出？三年之后黄花菜都凉了。”
“增加数据，此路不通。”
“那就减参数，把网络砍浅一点？”
“砍浅了，表达能力又不够了，那还搞什么深度学习，直接回去用支持向量机得了。”
“师兄，您看明白了吧？加数据不行，减参数也不行，我们现在就卡在这儿，进退两难，上下不能。”
戴教授慢慢消化着这些信息，忽然想起一件事：“哎，QInet不就是燕大那个漆昊搞出来的吗？他既然能把八层网络训出来，说不定这事他能想到办法，你们没想过去请教请教？”
这话一出，朱教授的表情更精彩了。
“想过，怎么没想过。“
“实不相瞒，张院士前阵子就动过这个念头，想亲自带队去燕大，跟那位漆神当面聊聊。”
“然后方案报上去，卡住了。”
朱教授苦笑：“师兄，您又不是不知道，咱们清大某位院士和燕大那点梁子，隔着一条马路能吵出一条马里亚纳海沟，张院士要是带队过去登门求教，回头传出去，清大院士率队赴燕大取经，这标题往新闻上一挂，咱们学校的脸往哪儿搁？”
“咳咳，那位院士和他老师陈省身先生关系也走过下坡路。”
“他和谁的关系走过上坡路？”
“田院士吧，毕竟也没办法再坏了。”
两人说完，苦笑了起来。
“所以上头的意思是，先自行研究，实在不行，再通过基金委组个联合项目，把人绕进来，面子上好看点。”
戴教授听得直摇头。
都什么时候了，还搁这儿讲究面子。
可他转念一想，自己不也是因为拉不下脸去找大飞，才来找师弟的吗？
五十步笑百步，谁也别说谁。
“老朱，你们好歹是有方向的，知道问题出在过拟合上，知道该往哪个方向想办法，实在不行，隔壁还有个发明QInet的活菩萨，脸皮一豁出去，总归有人可以请教。”
“我呢？”
“我那个方向想追赶，连追赶的方向都找不着，想请教，连该请教谁都不知道。”
朱教授默然，随后说道：“师兄，要不您也转深度学习吧，反正这坑我已经踩了几个月了，踩过的坑给您画个图，您沿着边儿走。”
“免了，你们那深渊巨坑，还是你自己待着吧。”
……
燕京大学，理科一号楼。
李教授办公室里，漆昊正跟李教授讨论一个矩阵分解的优化问题，传来了一阵敲门声。
门打开后，走进来一个头发有点乱的中年人。
“老李，忙着呢？”
李教授有些惊讶：“林教授？你怎么亲自跑过来了，打个电话不就完了。”
来人叫林晨，是信息科学技术学院智能科学系的教授，主攻机器学习。
这位之前在微软亚洲研究院待了好些年，是国内机器学习圈里排得上号的人物，当初听说漆昊来了燕大，又遇上燕大向他跑来了橄榄枝，他二话不说，从微软亚洲研究院辞职，回了燕大，牵头负责机器学习训练相关的项目。
“打电话说不清楚。”
林晨进了门，目光第一时间落在漆昊身上：“漆老师也在？太好了，我正准备去找你！”
林晨和漆昊打了招呼后，从包里掏出一沓打印的实验记录，放在桌上：“漆老师我们遇到麻烦了，大麻烦。”
他的组这段时间一直在做深度网络的训练实验，想沿着QInet的路子继续往深了做。
结果网络一深，参数一多，过拟合压不住了，训练集上准确率高得吓人，测试集上直接崩了，各种正则化手段都试过了，权重衰减，提前停止，能加的全加上了，收效都很小。
“卡了快两个月了，这么说吧，我带的几个博士生，头发掉得比模型收敛还快。”
漆昊接过实验记录，一页一页翻着，过了一会儿说：“这是协同适应的问题。”
“过拟合的表象是参数多，数据少，但深层原因，出在神经元的工作方式上，因为训练的时候，所有神经元都在场。”
“这么说吧，就是神经元1的输出，依赖神经元2、3、4的输出，它们是绑在一起更新的，一荣俱荣，一损俱损，时间长了，它们就学会了一起作弊。”
“就是通过互相配合，把训练集背下来。”
这就像是让陈元、王俊、李晖三个人一起做一套考题，允许他们商量，为了拿高分，三个人一合计，最好的办法是什么？
当然是背答案啊！
一人背一部分，陈元背前三十题，王俊背中间三十题，李晖背最后三十题，凑一起，就能拿满分。
那怎么打破这种情况？
漆昊想了想，认为可以在考试的时候，随机拉走一个人。
这次让王俊在旁边待着，陈元和李晖两个人做题，中间三十题没人背过，正确率永远到不了百分之百。
下一次，换陈元出去，王俊和李晖做前三十题就不行了。
所以只有一种办法，每个人，都老老实实把全部知识学会。
谁也别指望队友，谁也别搞分工背答案。
到那时候，随便拉走谁，剩下的人照样能考好。
林教授当然理解到了漆昊的意思：“你是说，训练的时候，随机让一部分神经元不参与？”
漆昊点头，说：“理论上是这样，林教授，要不我们去实验室测试一下？”
林教授当然愿意漆昊跟他去实验，两人说走就走，当即就去了实验室。
智能科学系，机器学习实验室。
漆昊到的时候，实验室里研究生们都围着几台机器忙活。
当林晨领着漆昊推门而入时，大家都看向了那个比他们还要年轻几岁的青年。
是漆昊！
在如今的学术界，这个名字几乎就是天才的代名词。
他一手在数学领域上不断取得突破，一手还创造了QInet，在这些研究深度学习的学生眼里，漆昊就是活着的传奇。
“都愣着干嘛？把15层QInet变体网络的训练日志和神经元激活图调出来，给漆老师看。”林晨低声喝道。
“好！马上！”一名博士生如梦初醒，手忙脚乱地在主控电脑上操作起来，将代码，损失曲线以及五颜六色的神经元特征图都调了出来。
漆昊倒是没什么架子，跟众人打了招呼后，走到主实验机前，查看了起来。
看着看着，他的动作慢了下来。
林晨抬起手，做了个都别动的手势。
众人心领神会，集体进入木头人模式。
传说中，QInet的核心结构，就是这位在某个下午想出来的，谁知道现在这沉默的时间里，大佬的脑子里面会在想什么？
时间一点点过去，漆昊的脑子里，正在进行一场高速推演。
研发QInet那段时间，他啃过海量的文献，其中有一篇预印本，提到辛顿的团队做过类似的尝试。
训练时，以某个概率随机地把一部分隐层神经元的输出置零，每一次前向传播，都只有一部分神经元参与。
当时他扫了一眼，记了下来。
他发现这模式是好的，但现在要用的话，需要优化。
漆昊把这个想法放到数学上来看，开始推导了起来。
设保留概率为p，每个神经元以概率p被保留，以概率1-p被临时屏蔽。
一个有n个隐层神经元的网络，每次随机屏蔽一部分，等价于从2的n次方个不同结构的子网络里，随机抽一个出来训练，这些子网络共享同一套权重。
再往深挖一层。
对一个线性回归模型做同样的随机屏蔽，把期望损失展开。
期望损失=原始损失+一个附加项，附加项正比于p(1-p)乘以权重平方与输入平方的加权……
过了一会儿漆昊推导完成。
“林教授。”
“怎么了？”林晨赶紧出声。
“这里要改一下训练流程。”
“每一次前向传播，对隐层神经元做一次随机采样，以百分之五十的概率临时屏蔽，被屏蔽的神经元这一轮不参与前向也不参与反向，每个批次重新采样一次，测试的时候所有神经元都保留，但输出权重乘以零点五。”
“随机屏蔽一半神经元的话，网络每次都是残缺的，信息会大量丢失，训练能收敛吗？会不会更差？”有研究员问道。
这话问出来，好几个人都下意识地点了头。
是啊，本来网络就学不明白，你还给它砍一半？
这不是雪上加霜吗？
就好比一个学生本来就考不及格，你还蒙上他一只眼睛让他做卷子，这能好？
漆昊解释道：“你的担心有道理，但方向反了。”
“信息丢失，恰恰是我们要的东西。”
他在纸上画了三个小圈，标上1、2、3。
“现在的网络为什么过拟合？因为神经元之间在合谋，神经元1发现，只要神经元2和3都在，它就可以偷懒，2和3把某个特征拼出了一半，它随手补个尾巴，训练误差就下去了，它就不需要真的理解这个特征了。”
“整个网络里，全是这种神经元，每个神经元学到的都是残缺的、依附于队友的碎片知识，这些碎片在训练集上拼得严丝合缝，一换数据，拼图散架。“
“现在，我随机屏蔽一半，神经元1突然发现，它的老搭档没了，这一轮它想把误差降下去，就只能靠自己，学一点真正独立有用的东西，下一轮，换神经元3消失，它又得顶上另一块。”
“几十万轮迭代下来，每个神经元都被逼着成了六边形战士，谁也不敢指望谁，因为谁都可能随时消失。”
说完漆昊在草稿上写下了相关的数学推导，林晨知道对方是数学天才，数学专业上没得说，所以简单看了下就拍了板：“所有人立刻调整代码！”