“媽，今年我就不回去了，順利的話明年年初回去看望你們。”
“我不是在外面瞎玩，休學也不是退學，您二位別緊張哈，我知道我在做什麼。”
“也不用給我打錢，我也不是在創業，只是這段時間需要集中精力解決一些問題。就今年底，您放心，就今年底。如果不成功，您說什麼我都聽您的。”
“好，好嘞，記得叫老爸多出去運動，你們注意身體哈！”
“回，回去。過年的時候一定回去。”
掛了電話，孟繁岐靠在牆上，長長地嘆了一口氣。
這些事情實在跟父母解釋不清楚，若不是因為擔心付院長會出手相助，他原本是不打算去辦休學的。
現在父母瞭解到如今的情況，肯定是憂心忡忡。最近幾次通話，不管自己怎麼說，父母總是沒法放下心來。
孟繁岐只能靠著年底的期限安撫他們一下，承諾只要今年不能取得傑出的成果，就什麼都聽他們的。
看著房間裡幸災樂禍在調參的唐璜，孟繁岐沒好氣道，“笑什麼笑。”
唐璜瞬間做出一個嚴肅認真的表情，但不論怎麼看都帶著三分陰陽怪氣的感覺，讓人很是不爽。
這天的遲些時候，孟繁岐收到了阿里克斯的回覆，看了眼時間點，阿里克斯應該是一起床就回復了郵件，可以說是相當勤奮了。
這個時間點已近臨近今年賽事快要開始的時刻，不過阿里克斯本人其實沒有計劃繼續組隊參與本次的賽事。
只是哥雖然不在江湖，江湖卻到處都是哥的傳說。
13年的微軟研究院隊伍，新加坡國立大學隊伍，和賈揚清領銜的Decaf，UC伯克利等隊伍，都深受阿里克斯去年思想的影響。
根據阿里克斯介紹的辦法，孟繁岐很快除錯完成，順利將批歸一化，Adam最佳化器等操作從自己實驗的環境遷移到cudaconvnet框架上，做了一些調整和適配。
沒過過久，便已經在CIFAR10上執行了起來。
接下來便是本次參賽的最核心競爭力，殘差網路在這個框架上的實現。
“今年的IMAGENET挑戰賽其實沒有什麼太多的新想法，大家基本上都是以復現阿里克斯的演算法為主。”
孟繁岐當然不準備和其他隊伍一樣，基於阿里克斯的框架去重新實現阿里克斯去年的參賽演算法，早期的許多演算法在引數量和計算量上都有很大的冗餘。
“谷歌的GoogleNet和牛津的VGGNet原本要明年才能研究出來，不過我今年參賽之後，這兩個AI歷史上的重要網路恐怕就要胎死腹中了吧？”
別說是現在了，截止到14年末，多餘的設計仍舊大量存在與谷歌和牛津大學的演算法當中。
直到15年，那個男人以殘差網路ResNet奪冠ImageNet2015，鑄就了深度學習時代的AI模型的神格。
殘差思想是孟繁岐此時此刻的最佳選擇，一方面它會成為深度學習時代的里程碑，因為它的核心思想，就是如何把深度網路做得更加‘深’。
另一方面，它的實現和結構簡潔，拋棄了大量人類看來很有道理和價值，但實際上其實用處不大的設計。
將簡潔好用的結構反覆重複，這也大大地降低了孟繁岐所需要的開發工程量。