第241章 专业能力是一点没落下（1/3）

“你小子。”

林远桥一眼就看到了安澜，挑了挑眉，用口形说了一句，显然认出了这位“不速之客”。

安澜冲他笑了笑，还做了个开枪的手势，两人心照不宣。

在前年一起备战ICPC竞赛的时候，林远桥就总是调侃安澜“纨绔脸，学霸心”，如今看来是一点没变。

林远桥走上讲台，伸手敲了敲白板，用一口流利的华夏腔英语说道：“各位，今天我们讲卷积神经网络的基础架构，相应的知识很关键，别走神啊。”

他故意瞥了一眼安澜的方向，嘴角带着一丝笑意。

安澜靠在椅背上，掏出手机，随手翻了翻消息，看似漫不经心，实则讲台上的内容一个字都没放过。

林远桥对着PPT讲解一阵，又拿起马克笔，转身在白板上画出一个残缺的卷积核矩阵：“刚才讲到残差连接时，有同学注意到GoogLeNet的Inception模块里——”

他突然用笔帽敲了敲黑板边缘，随后看向安澜：“Oi，玩手机那个，知道为什么他们要用1×1卷积核做瓶颈层降维吗？”

“帅哥，林助教问你呢……”不少人回过头来，安澜旁边的白人姑娘也轻轻戳了戳安澜的胳膊肘。

她也和其他同学一样，有些好奇为什么助教今天突然问起问题来了。

“啧啧。”安澜慢悠悠抬起头，指尖还停留在手机屏幕的Tiktok界面，嘴上却毫不犹豫地开口回答：“因为要压缩通道数的同时保留空间特征。”

他晃了晃手机：“比如原始输入是256通道的3×3特征图，先用1×1卷积核降到64通道，计算量从256×3×3×256骤降到256×1×1×64，再通过64通道的3×3卷积处理，整体FLOPs能减少大概80%。”

他顿了顿，目光扫过林远桥故意写在黑板角落的公式:“不过你这个例子里的分组卷积参数设置有点问题，最后一层的ReLU激活函数放在了拼接操作之后，会导致梯度消失的风险。”

“啥？”教室里响起几声倒吸冷气的声音，前排几个学生慌忙掏出笔记本。

林远桥挑眉，粉笔在黑板上敲出哒哒轻响：“哟，那你说说怎么改？”

安澜把手机倒扣在桌上，伸手指了指白板：“应该把ReLU放在每个分支的卷积层之后、拼接之前。”

他站起身，走到白板前拿起马克笔：“就像这样——”

笔尖流畅地画出三个并行的卷积支路，每个支路都在卷积核后标注了ReLU激活函数：“这样每个分支的特征图在融合前都经过非线性变换，能提升模型的表达能力。”