第五十六章：卷積神經網絡
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“卷積神經網絡就不會麽？”莫如寄問道。
“是的。為了更好地處理高維數據，卷積神經網絡的原理是先將圖片進行卷積操作，即將對應像素上的點與sobel算子相乘再相加，根據相加結果構建一個新圖片，並進行歸一化處理，這個新圖片的維度可以比原圖片維度小，比原圖片大，或者與原圖片相同，而經過卷積處理後的圖像能更好地識別圖像的邊緣，而這就是對圖像處理的第一步；隨後，再將處理好的圖像放入池化層，通過池化，能實現降唯的目的，也就是能夠使得神經網絡稀疏化（1）。接下來的步驟則和全連接神經網絡類似，采用隨機梯度下降算法，能計算出各層最優的權重參數，從而達到給圖像分類或判別。”周婺頓了頓，又繼續解釋道：“雖然卷積神經網絡能更高效地處理高維圖像數據，但是訓練一個有效的網絡模型仍需要大量的時間，因為卷積和池化的處理，甚至是後面全連接層的設定、隨機梯度下降算法參數的調試和算法的優化都需要反覆的調試。”
“那怎麽辦？是需要花很長時間的意思麽？”莫如寄的語氣裏夾雜著一絲緊張。
“不。”周婺眼睛依舊看著屏幕，但她的嘴角卻微微上揚，回道：“我之前說過了，再也沒有其他人比我熟悉我們局裏的人臉識別系統，至於模型，我早就已經訓練好了，而且模型結果預測的正確率也已高達99.9%。我只要將孟安城的照片當做輸入變量，再對參數何部分代碼稍作調整，就能在最短的時間能找到昨天下午4點零八分左右孟安城出現的位置。”
話畢，周婺將一連竄的代碼全部選中，再毫不猶豫地按下了運行按鈕。
在周婺按下運行按鈕的瞬間，便見屏幕左下方的模塊框內不停輸出這一連串莫如寄看不懂的代碼語言。
看到此處，莫如寄緊張到屏住呼吸，為了以防萬一，他還是多問了一句：“這個模型會失敗麽？”
“可能會，也可能不會。但是，失敗的原因無非就是出在數據或模型之上。如果失敗，我首先會重新調整視頻切割成圖片的間隔時間，之後再嘗試調整模型的參數。畢竟，這個世界上從來沒有百分之百預測正確的模型，而且數據有時候是會說謊的！”
最後這番話莫如寄熟，似乎那日在客西馬尼餐廳，類似的話也從周婺口中說過。
有那麽一瞬，莫如寄竟有些看不懂眼前的之人。他清楚，周婺在數據方面分明有著從容不迫的自信，甚至其對數據的敏感度已接近天才，這樣的才華足以能讓她在這個領域內傲視一切，即便如此，她卻依舊保持著一顆謙遜又無比虔誠的初心。高傲與謙虛本就是兩個相悖的詞匯，可這兩個詞語同時放在周婺身上卻無絲毫的違和！
究竟是什麽造就了周婺這樣的性格？莫如寄不得而知。
此刻，莫如寄就這麽仔細地盯著周婺的側臉，他不得不承認，周婺的相貌本就好看，更何況是如此全神貫註的周婺！
不知為何，莫如寄的臉頰竟有些發紅，他看著周婺竟發起了呆。
“找到了！”周婺清冷地聲線讓莫如寄回過了神來。
等莫如寄看向屏幕右下方的時間，不知不覺已過去了十五分鐘。
“找到孟安城出現的站臺了？”莫如寄分明有些激動。
周婺又點了點頭，她迅速調出輸出結果。
通過周婺的模型，一共找出了五百張圖片。若仔細查看圖片的命名方式，這些圖片都存在一個共同點——即圖片所在的地鐵站編碼或地鐵車次編碼近乎相同！
“這個編碼是……”莫如寄眼前一亮，他即刻調出了影城市地鐵線路的詳盡資料，還沒等他進一步查找，有人卻先他一步報出了編碼的含義。
“這是八號線所在的薩托雷站，地鐵班次也沒錯誤。”蔡翮說得飛快。
“多謝你了，蔡同志！”周婺給了蔡翮一個肯定的眼神，便打開了其中一張圖片對應的周婺已剪輯後的視頻。
該視頻的長度僅有五分鐘，可就是這五分鐘，卻清晰地拍攝到了孟安城的臉。
而在視頻播放的第二分鐘，便見莫如寄瞪大了雙眼，他指著視頻裏正在打電話的孟安城，大聲說道：“沒錯，就是他！”
——————————
在蔡翮的協助下，孟安城在八號線薩托雷站從進站到搭乘地鐵的全流程已被他按時間順序完整拼接。
此刻，視頻正播放到孟安城剛剛進入地鐵車廂中的畫面。
由於昨日下午四點並非影城市上下班的高峰期，因此八號線地鐵內部的人員稀少，就連車廂內部也是零零散散地坐著或站著鮮少的人群。
只見進入孟安城地鐵後向前走了兩節車廂，這才隨意找了一個空位坐下，期間就再沒動過。
孟安城出站的終點是八號線最北端的密林站。
密林站附近已地處影城市以北的郊區，周圍綠化環境優質，加上密林附近天然形成的密林瀑布，也讓整個密林區的地價攀升，也吸引了諸多豪宅別墅、私人會所及私人山莊建於此地。因此，整個密林區早已被影城市市民稱之為了‘富人區’。
“孟安城月薪多少？還是他有朋友住在這裏？”周婺開口問道。
“月薪大概在兩萬左右。”莫如寄看著視頻中的孟安城，眉頭皺得厲害，道：“林芯和孟安城住在城南，若說林芯去這類地方我相信，但孟安城去這種地方，我是不信的……難道真的和他的妻子有關？”
莫如寄突然記起了剛剛的那通電話，他倒吸了一口涼氣。
可周婺的註意力分明不在此處。
周婺只是又倒回去看了一遍孟安城進入地鐵之後的舉動，沒過一會兒，眉頭皺得愈發厲害。
“太奇怪了！”周婺的目光變得異常犀利。
“確實太奇怪了！孟安城怎麽會去這裏？”莫如寄連忙接話。
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“是的。為了更好地處理高維數據，卷積神經網絡的原理是先將圖片進行卷積操作，即將對應像素上的點與sobel算子相乘再相加，根據相加結果構建一個新圖片，並進行歸一化處理，這個新圖片的維度可以比原圖片維度小，比原圖片大，或者與原圖片相同，而經過卷積處理後的圖像能更好地識別圖像的邊緣，而這就是對圖像處理的第一步；隨後，再將處理好的圖像放入池化層，通過池化，能實現降唯的目的，也就是能夠使得神經網絡稀疏化（1）。接下來的步驟則和全連接神經網絡類似，采用隨機梯度下降算法，能計算出各層最優的權重參數，從而達到給圖像分類或判別。”周婺頓了頓，又繼續解釋道：“雖然卷積神經網絡能更高效地處理高維圖像數據，但是訓練一個有效的網絡模型仍需要大量的時間，因為卷積和池化的處理，甚至是後面全連接層的設定、隨機梯度下降算法參數的調試和算法的優化都需要反覆的調試。”
“那怎麽辦？是需要花很長時間的意思麽？”莫如寄的語氣裏夾雜著一絲緊張。
“不。”周婺眼睛依舊看著屏幕，但她的嘴角卻微微上揚，回道：“我之前說過了，再也沒有其他人比我熟悉我們局裏的人臉識別系統，至於模型，我早就已經訓練好了，而且模型結果預測的正確率也已高達99.9%。我只要將孟安城的照片當做輸入變量，再對參數何部分代碼稍作調整，就能在最短的時間能找到昨天下午4點零八分左右孟安城出現的位置。”
話畢，周婺將一連竄的代碼全部選中，再毫不猶豫地按下了運行按鈕。
在周婺按下運行按鈕的瞬間，便見屏幕左下方的模塊框內不停輸出這一連串莫如寄看不懂的代碼語言。
看到此處，莫如寄緊張到屏住呼吸，為了以防萬一，他還是多問了一句：“這個模型會失敗麽？”
“可能會，也可能不會。但是，失敗的原因無非就是出在數據或模型之上。如果失敗，我首先會重新調整視頻切割成圖片的間隔時間，之後再嘗試調整模型的參數。畢竟，這個世界上從來沒有百分之百預測正確的模型，而且數據有時候是會說謊的！”
最後這番話莫如寄熟，似乎那日在客西馬尼餐廳，類似的話也從周婺口中說過。
有那麽一瞬，莫如寄竟有些看不懂眼前的之人。他清楚，周婺在數據方面分明有著從容不迫的自信，甚至其對數據的敏感度已接近天才，這樣的才華足以能讓她在這個領域內傲視一切，即便如此，她卻依舊保持著一顆謙遜又無比虔誠的初心。高傲與謙虛本就是兩個相悖的詞匯，可這兩個詞語同時放在周婺身上卻無絲毫的違和！
究竟是什麽造就了周婺這樣的性格？莫如寄不得而知。
此刻，莫如寄就這麽仔細地盯著周婺的側臉，他不得不承認，周婺的相貌本就好看，更何況是如此全神貫註的周婺！
不知為何，莫如寄的臉頰竟有些發紅，他看著周婺竟發起了呆。
“找到了！”周婺清冷地聲線讓莫如寄回過了神來。
等莫如寄看向屏幕右下方的時間，不知不覺已過去了十五分鐘。
“找到孟安城出現的站臺了？”莫如寄分明有些激動。
周婺又點了點頭，她迅速調出輸出結果。
通過周婺的模型，一共找出了五百張圖片。若仔細查看圖片的命名方式，這些圖片都存在一個共同點——即圖片所在的地鐵站編碼或地鐵車次編碼近乎相同！
“這個編碼是……”莫如寄眼前一亮，他即刻調出了影城市地鐵線路的詳盡資料，還沒等他進一步查找，有人卻先他一步報出了編碼的含義。
“這是八號線所在的薩托雷站，地鐵班次也沒錯誤。”蔡翮說得飛快。
“多謝你了，蔡同志！”周婺給了蔡翮一個肯定的眼神，便打開了其中一張圖片對應的周婺已剪輯後的視頻。
該視頻的長度僅有五分鐘，可就是這五分鐘，卻清晰地拍攝到了孟安城的臉。
而在視頻播放的第二分鐘，便見莫如寄瞪大了雙眼，他指著視頻裏正在打電話的孟安城，大聲說道：“沒錯，就是他！”
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在蔡翮的協助下，孟安城在八號線薩托雷站從進站到搭乘地鐵的全流程已被他按時間順序完整拼接。
此刻，視頻正播放到孟安城剛剛進入地鐵車廂中的畫面。
由於昨日下午四點並非影城市上下班的高峰期，因此八號線地鐵內部的人員稀少，就連車廂內部也是零零散散地坐著或站著鮮少的人群。
只見進入孟安城地鐵後向前走了兩節車廂，這才隨意找了一個空位坐下，期間就再沒動過。
孟安城出站的終點是八號線最北端的密林站。
密林站附近已地處影城市以北的郊區，周圍綠化環境優質，加上密林附近天然形成的密林瀑布，也讓整個密林區的地價攀升，也吸引了諸多豪宅別墅、私人會所及私人山莊建於此地。因此，整個密林區早已被影城市市民稱之為了‘富人區’。
“孟安城月薪多少？還是他有朋友住在這裏？”周婺開口問道。
“月薪大概在兩萬左右。”莫如寄看著視頻中的孟安城，眉頭皺得厲害，道：“林芯和孟安城住在城南，若說林芯去這類地方我相信，但孟安城去這種地方，我是不信的……難道真的和他的妻子有關？”
莫如寄突然記起了剛剛的那通電話，他倒吸了一口涼氣。
可周婺的註意力分明不在此處。
周婺只是又倒回去看了一遍孟安城進入地鐵之後的舉動，沒過一會兒，眉頭皺得愈發厲害。
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