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第86章 视觉新范式（第2页）

至于分割网络，则是这两天随着Dreamet的论文一起放出的U-et工作。

至此，可以说视觉类几大任务的基础范式已经被孟繁岐奠基。

今后不论是识别分类，分割检测，还是迁移生成，都很难绕得开这些轻便又好用的办法了。

“可以看到，这种思想席卷视觉领域之后，使得目前主要的研究方向都有了颠覆性的突破。”

孟繁岐将这几篇论文的主要试验结论摆在了幻灯片的第二页，就是要先以结果震撼众人。

“显然，这些算法在诸多领域都与第二名拉开了巨大的差距，而相当一部分的功劳应当属于残差思想对网络深度的革命。”

“在10年11年，我们仍在使用人工设计的SFT，HO还有SVM，12年，阿里克斯的八层Alexet取得了巨大的突破。”

“而今年，残差思想引发的深度革命，使得训练150+层的神经网络成为可能。”

“深度神经网络是很多任务场景，尤其是视觉任务场景的基础引擎和骨干，这也是为什么它能够迅速影响几个主流的任务。”

“从结构上看，Dreamet并没有什么特别的，比起之前每一层都单独设计的网络，我其实故意希望它变得简单，重复。”

孟繁岐身后的幻灯片展示了一个极其细长的图案，这就是一百多层深的Dreamet结构图。

放大展示它的基本设计，众人发现，它的单层设计非常简洁朴素，只采用了最常规的算子操作。

长长的结构图滚动了起来，观众们都发现，原来每一层并没有任何区别，只是单纯在重复。

由于一百多层的滚动需要太久，在这个严肃的场合显得有些喜感，场内发出了一阵阵笑声。

“那么这里就引出了一个问题，那就是是否单纯地把网络做大作深，就总是可以取得更好的结果呢？”

孟繁岐的这个问题，直到2023年也没有一个理论上的答复，但很显然，巨大的模型还在持续地创造一个个奇迹。

不管是绘画，对话，还是图像操作，都还远没有到达极限。

“我非常希望自己能够清楚地从理论上告诉大家这个答案，但由于能力有限，我也只能给出自己的猜测，那就是e。”

“我相信，只要更多更好的PU，更多更好的数据，以及更大大模型和更好的优化办法，我们就可以持续地创造奇迹。”

“而之前的网络在深度上遇到的阻碍，我认为并不是网络的能力问题，而是我们没有找到合适的办法去优化好它。”

让网络多重复几次，这是很多人都试过的事情，很显然，得到的结果是比原本要差的。

这在传统方法中，不是什么奇怪的现象，很多人都将这个现象解释为维度灾难或者过拟合，没有进行足够深度的探索。

“稍加思索，这显然是一个反直觉的现象，对于更深的网络，我们完全可以将小版本网络的所有参数复制进来，而多出来的部分只要什么事情都不做，这个模型就至少不会更差。”

“但事实上，却并非如此，我相信很多人都观察到了这样的普遍现象，那就是更深的模型反而变差了不少。”