第130章 卷积的震撼（2/2）

另一位评审补充：准确率也很高。而且你看它的置信度计算，非常稳定。

演示结束后，会场内响起了掌声。但质疑的声音并没有完全消失。

林先生，你的演示很精彩。一位来自竞争对手的工程师站起来说道，但深度学习模型是黑盒，我们无法理解它的决策过程。这样的模型真的可靠吗？

林星石早有准备：我们可以提供完整的训练日志和配置签名。所有超参数设置、数据预处理方法都是公开的。

他当场调出了训练过程的完整记录：这是我们的误差曲线，从第一个epoch到最后一个epoch的变化都有记录。这是我们的验证集结果，所有的测试数据都可以复现。

质疑者并不满意：但这些还是不能证明模型的可解释性。我们需要更直接的验证方法。

那么我提议进行现场复刻。林星石平静地回应，请各位评审随机指定一个配置，我们现场训练一个小型模型，验证训练过程和结果的可靠性。

这个提议得到了评审委员会的同意。他们随机选择了一个简化版的网络结构和训练配置。

林星石在现场开始了训练过程。三个小时后，复刻的模型完成了训练。测试结果显示，这个简化模型在验证集上的表现与原模型的趋势完全一致。

这...这确实证明了你们方法的可靠性。之前提出质疑的工程师终于承认道，训练过程是可复现的，结果也是可验证的。

其他评审也纷纷表示认可。技术评审环节顺利通过，星火科技进入了最终的评分阶段。

几天后，Iage大赛的结果公布了。星火科技以显着优势夺冠，成为了第一支使用卷积神经网络赢得该赛事冠军的团队。

成绩公布的那一刻，媒体对星火科技的评价发生了180度的转变。从最初的异想天开变成了超越时代。

这是一个里程碑式的突破。一位科技记者在报道中写道，星火科技不仅赢得了比赛，更重要的是证明了一个新的技术方向是可行的。

行业内的反应更加热烈。多家研究机构和公司开始联系星火科技，希望能够进行技术交流。

面对这些请求，林星石做出了一个让业界惊讶的决定。他宣布将星火科技在Iage比赛中使用的全部技术细节公开。

我们发布了数据增广与训练流程的白皮书。林星石在技术分享会上宣布，所有的代码都会开源，包括我们的网络结构设计、训练策略和优化方法。

这个决定在行业内引起了巨大的反响。一些竞争对手感到困惑，不明白星火科技为什么要公开自己的核心技术。

这样做会不会削弱我们的竞争优势？陈默在内部会议上提出了疑问。

林星石解释道：单个技术的领先是暂时的。只有推动整个行业的发展，才能创造更大的价值。而且，开源会让更多人参与到这个领域的研究中，加速技术的进步。

果然，开源决定带来了积极的效果。越来越多的研究团队开始基于星火科技的技术进行改进和创新。卷积神经网络在计算机视觉领域的应用迅速普及。

现在几乎每个相关的论文都会引用我们的工作。赵阳在查看学术数据库时发现，我们的方法已经成为了新的基准。

张伟补充道：而且有很多团队在我们的基础上做出了改进。有些方法甚至比我们的原版效果更好。

林星石对此感到欣慰：这正是我们想要的结果。技术的进步需要集体的智慧，我们只是起到了抛砖引玉的作用。

回到南都市后，团队进行了一次简单的庆祝。但没有太多的时间可以放松，因为新的挑战已经在等待他们。

Iage的胜利只是一个开始。林星石在团队会议上说道，我们需要把这次的经验应用到更多的领域。计算机视觉只是人工智能的一个分支，还有自然语言处理、语音识别等很多方向等待我们去探索。

陈默赞同道：没错，而且我们的技术还可以应用到实际的商业项目中。比如图像搜索、智能监控、医疗影像分析等。

赵阳提出了具体的建议：我们可以先选择一两个有明确商业价值的应用场景，进行技术验证和产品化尝试。

团队开始规划下一步的发展方向。Iage的胜利给了他们信心，也让他们看到了更广阔的发展空间。