第394章 超参数全自动搜索

    江寒挂了电话，沉吟不语。
   老江关切地问：“没谈妥吗？”
   江寒摇了摇头，叹了口气：“谈下来一半。”
   “一半？”
   江寒点了点头：“大江入驻高新区，问题不是太大，只是时间上……最快也得排到下半年了。”
   周市长虽然对自己印象很好，但在原则问题上，一点也不肯松动。
   这就没办法了。
   江寒和老江研究了一下，最后还是决定出去租写字楼。
   但说实话，就算找得到理想的地方，只怕一时半会儿之间也很难办妥，更要多掏不少钱。
   正说话间，夏如冰来上班了。
   不知不觉之中，她已经恢复了原本的明艳，精神状态更是十分良好。
   一见面，夏如冰就笑吟吟地打招呼：“老板早，江总早！”
   江寒洒然一笑：“早！”
   老江也儒雅地点头：“夏总早。”
   江寒打量了夏如冰一眼，忍不住旁敲侧击了一句：“小姨啊，看您的气色，这几天好像心情挺不错？”
   夏如冰嫣然巧笑：“是啊，闲了这么久，总算有点事做，当然开心了。”
   江寒：“……”
   这么敬业的吗？
   但他关心的，其实是她和老易俩人，到底有没有和好……
   “刚才你们两个一本正经的，到底在研究什么？”夏如冰问。
   江寒将打算租楼的事情，跟夏如冰说了。
   夏如冰明媚一笑：“这事儿好办啊，盛夏这栋楼里，不是还剩不少地方吗？
   这么多地方，反正他们也用不了，稍微挪动一下，腾出一层、半层楼，问题应该不大？”
   江寒无语一秒：“这样不太好吧？”
   夏如虹能给自己两间办公室，还有地下的机房，这已经很难得了。
   如果太过得寸进尺……
   夏如冰笑了笑：“这样吧，我打个电话问问，如果盛夏那边不方便，咱们再另外想辙儿。”
   江寒考虑了一下，点了点头：“也行，不过……别让夏阿姨为难。”
   “那当然。”
   夏如虹答应了一声，又说：“老板，一会儿会有不少人来应聘，你要不要把把关？”
   江寒洒然一笑：“好！不过我只负责技术人员，其他的职位，还要你和老江自己决定。”
   距离面试开始，还有一个多小时。
   江寒想了想，起身来到隔壁。
   这个实验室布置好之后，一直没怎么用，今天正好试试机、体验一下。
   这里配备了两台相当先进的电脑，和地下机房里的服务器直连，通过这两台终端，就可以方便地操作服务器。
   前天，江寒为了制作OCR软件，批量打造了上千个人工神经网络。
   其中绝大多数，都拥有一模一样的网络结构，只是引入的训练数据不同。
   这样训练出来的模型，也就只有权重参数上的区别……
   经过两天的训练，这些网络已经完全训练完毕。
   江寒将它们组合到了一起，再套上一层事先准备好的，用vc++编写的简易UI。
   很快，OCR软件就初步成型，可以投入使用了。
   江寒思考了一下，命名为“极光OCR”。
   至于这个名字的含义……其实他没想那么多，就是觉得挺顺口的。
   然后，他又将源代码和可执行文件，全都用U盘拷贝下来，带走。
   这样晚上回家后，就可以正式启动那个计划，在虚拟空间里畅快地学习了……
   随后，江寒进入了虚拟空间。
   他为ImageNet比赛编写的代码，还有相关的论文草稿，就保存在286电脑中。
   江寒很快将这些东西，发送到了外面的电脑中。
   然后又打开手机，把昨晚下载的训练数据、校验数据，也传送给这台终端电脑。
   程序有了，数据也有了。
   江寒又进行了一番算不上辛苦的调试，深度卷积神经网络终于基本成型。
   但在开始训练之前，还有一点工作要做。
   这个深度CNN，所拥有的参数实在太多了，哪怕原始数据有足足12万多条，也很容易发生过拟合。
   所以，为了提升泛化能力，有必要做一下数据增广。
   数据增广的方案有许多。
   江寒思考了一下，选择了一种新方案。
   原始图像是256×256的分辨率。
   江寒设计了一个程序，从中随机扣出来224×224大小的区域。
   每张原始图像，都有(256-224)^2=1024种不同的扣法，这样一来，就相当于将原始数据增广了1024倍！
   接下来，他又将得到的图像，全都水平镜像一次，就得到了等于原始数据2048倍的超大数据集合。
   增广完数据，江寒还觉得不够保险，为了进一步提高算法的效能，他决定对网络中用到的超参数，进行一些优化。
   以前他也做过人工神经网络超参数的优化，但那时采用的手段，主要是手动修改超参数，然后人工分析、比对。
   看修改了某个超参数后，网络的表现是上升了还是下降了，从而找出较为优秀的模型。
   不用说，这种做法最大的缺陷，就是效率实在太低。
   江寒在这次的比赛中，决定使用一种新技术。
   这是他前一阵子，煞费苦心设计出来的方案，代码复杂度令人发指。
   好在他的脑子够好用，在消耗了大量心血，吃掉了无数冰岛红极参之后，终于开发成功了。
   功能很简单，就是自动对超参数进行搜索、优化，以找到结构更合理、性能更好的人工神经网络。
   江寒为这门技术取名ASSP（Autosearchforsuperparameters）。
   好吧，其实就是“自动搜索超参数”的英文直译……
   ASSP的原理很简单，就是在人工神经网络模板外层，包裹上一层“壳”。
   通过一个调度函数，在训练神经网络之前，按照事先确定的规则，对各个超参数进行一些微调。
   每当完成一轮训练，还会按照既定的规则，自动从各个方面进行评分。
   比如，在梯度下降的过程中，模型是否收敛、收敛速度如何？
   不能收敛的网络，根本无法训练，也就毫无价值，如果收敛速度过慢，训练起来也会缺少效率。
   此外，网络模型在验证集中的表现，泛化能力、识别准确度、网络的稳健性……
   最后，将每次训练完成后，人工神经网络的综合得分，统合到一起，从高到低排一下序。
   通过最后生成的表格，就可以选取合适的超参数组合了。
   为了让这个超参数搜索程序，获得更高的工作效率，还需要事先指定超参数的搜索范围。
   范围太大的话，会导致搜索时间过长，可能会等不及出结果；如果范围太小，又很可能找不到合格的超参数取值。
   这个搜索范围，可以看做ASSP本身的超参数，无法自动搜寻，只能凭经验设定。
   好在江寒已经训练过许多次人工神经网络，有着十分充足的经验。
   他将ASSP和深度CNN的代码融合之后，连同训练数据、验证数据，全都上传到了地下数据处理中心的服务器里。
   差不多两天之后，ASSP就能得到初步的成果。
   至于整个CNN网络的训练，那可就有的等了。
   原始数据是12万多条，增广到2048倍之后，就是2亿4千5百万余条数据！
   数据量实在太庞大了，即使使用了GPU来提速，至少也需要5~7天，才能完成初步的训练。
   江寒让程序跑起来之后，就走出了实验室。
   打算回到游戏工作室里，休息一下，然后去主持面试。
   刚喝了两口水，手机忽然响了起来。
   来电是夏如虹的，江寒连忙接了起来，叫了声：“阿姨。”
   “你在哪了？”夏如虹声音温婉。
   “17楼办公室。”江寒回答。
   夏如虹打这个电话，主要是讨论写字机器人的销量和分成。
   写字机器人上市的时候，已经接近年底，所以截止2012年12月31日，只卖出了30多万台。
   按照当初的约定，江寒将获得3.5%销售额的分成。
   机器人的出厂价是每台558元，3.5%就是每台19.53元，30万台……
   江寒随便心算了一下，就得出了答案：580多万。
   这就比较让人愉快了。
   有了这笔钱，星空那边的钱，暂时就不急着动用了。
   这样也能避免不少汇兑、税费之类的损失……
  


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