真是自己白手起家？
杨明德只能将江成归结为天才一类。
“人脸识别专利是归学校所有，作为项目牵头人，虽然有部分奖励，但估计你是看不上的。”杨明德提醒道。
“我明白的，谢谢老师。”江成衷心感激。
有些学校的教授，把学生的研究成果据为已有，还连个一作名字都不加的。
但杨明德不会，德高望重，正是如此。
“走吧，我带你去下罗教授那一下。”杨明德起了身，随后边走边说着，“绩点这些你没有问题，我记得你都是优吧。”
“是的。”
“论文算起来有2篇了吧？”
“三篇了，2篇是您指导下的，我就加了个名；我自己写了一篇特效软件方面深度学习算法的论文，也发表了。”江成解释道。
杨明德点头，“那没什么问题了。”
不一会儿，两人到了罗瑞华教授办公室。
罗瑞华教授比杨明德要年轻不少，长得挺高的，人也非常精神。
“老杨，你来了。”
“老罗，给你送宝来了。”
两位教授打了招呼，罗瑞华便看向了后面的江成。
江成旁听过几次他的课，自是认识他，不过罗瑞华对他却不认识。
他经常到处参加会议，研究也不固定在水木，想找他可不容易。
“罗教授，我是11级的江成。”
大佬在前，江成表现谦虚极了。
罗振华点点头，“听老杨说了好几回了，说你在深度学习领域的钻研很深，还把你的问题给我看了，确实不错，有灵性，也有悟性。”
边说边坐下后，杨明德又道，“唉，要不是这小子喜欢的不是我钻研方向，我都舍不得给你。”
江成老老实实做着乖宝宝，不问我就不说话。
“小江，听老杨说得再多，我也要考考你。”罗振华伸手将手里头一张白纸递了过去。“就一个题目，半个小时，你能做到哪一步，算一步。”
“好的。”
江成双手接过，又按罗振华说的，坐到了他的办公桌上。
两个大佬则是在沙发处喝茶闲聊了起来。
江成一看，好家伙，我该答什么？
【cnn（卷积神经网络）中每一层的由多个map组成，每个map由多个神经单元组成，同一个map的所有神经单元共用一个卷积核（即权重）……由于使用的模型层数加深，往往会会遇到梯度爆炸、梯度消失、梯度弥散等问题而导致网络退化。你认为该如何优化？】
江成有些无语，一来就放大招，这好吗？
好在经过近一年的深度学习和神经网络方面的钻研，江成倒不会看得发懵，手头的笔下意识地在指尖绕着，体内电脑空闲的虚拟机拿出来直接开干。
把此前自己的一些想法，边实验，边总结。
十分钟后，江成开始了作答。
“在2至若干层下设置残差块，定义为f(x)+x……如此，可以残差与一个scale*scale的全1矩阵进行克罗内克积进行扩充，使得采样层的残差的维度与上一层的输出map的维度一致……”
在文字下面，江成书写着公式。
舒服的行楷、秀丽的字符在笔尖流下。
半个小时很快就结束了，但江成方才写到2/3左右。
这个解决的办法，江成初步在体内-->>