2014年4月的雅安，大渡河的水声日夜不停，从山谷底部翻涌上来，和机房里几千台设备的嗡鸣混在一起，变成一种单调的、永不消歇的白噪音。

任少卿已经习惯了这种声音。

他甚至觉得，没有这个声音他反而睡不著。

九章基地的ai训练区设在主机房东侧，是去年底新开闢出来的独立区域。

顾屿当初承诺的两千张顶级计算卡早已全部到位。

其中一千六百多张卡正在日夜不休地爬取、清洗著西红柿小说、今日热点以及引力app的海量中文语料，那是为未来某个庞大计划储备的底层基建。

而任少卿面前的，是划给他视觉组专属的攻坚主堡。

三百二十张英伟达k40计算卡，整整齐齐码在定製的液冷机柜里，指示灯密密麻麻，绿光闪烁，远看像一面会呼吸的墙。

任少卿在这面墙前面蹲了快五个月。

他的皮肤晒黑了不止一圈，因为基地的食堂在另一栋楼，每天来回要走一段露天的山路。

雅安的紫外线不讲道理，尤其三四月份，太阳出来的时候毒辣得很。

他现在的肤色已经跟刚从中科大出来时判若两人。

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但他顾不上这些。

此刻是凌晨两点四十七分。

训练区的值班间里，三台显示器同时亮著。

任少卿坐在中间那台前面，两个师弟一左一右。

左边的叫郑宇航，右边的叫陈立秋，都是他从西安交大挖过来的博士生。

准確说不是挖的，是他跟两个人分別打了四个小时电话，把雅安基地的算力配置报了一遍，对面就自己来了。

这年头搞深度学习的人，算力就是命。

“跑完了。”

郑宇航的声音有点抖。

任少卿没动。他盯著屏幕上那组数字，瞳孔里映著绿莹莹的光標。

imagenet验证集。top-5错误率。

5.08%。

五十层。五十层卷积神经网络。top-5错误率，5.08%。

他反覆確认了三遍训练日誌，又让陈立秋重新跑了一次验证脚本。数字没有变。

郑宇航从椅子上站起来，双手撑著桌沿，呼吸急促。

陈立秋摘下眼镜，用衣角反覆擦了三遍镜片，又戴上，又摘下来。

“少卿哥。”

郑宇航转过头看他，嘴唇哆嗦了一下，

“这个精度……人类標註员在imagenet上的平均错误率是5.1%。”

任少卿知道。

他当然知道。

他闭上眼睛，靠上椅背。五个月。

从去年十一月他正式入驻雅安基地开始算，到今天，一百五十三天。

事情要从头说起。

去年夏天在西安交大走廊里被那个顶著黄毛的少年截住之后，任少卿回北京犹豫了整整一周。

不是犹豫要不要去，是犹豫这件事到底是不是真的。

一个高中毕业生说自己手里有几千张gpu，说算力管够。

这种话放在2013年的中国，听起来荒诞得离谱。

然后他拨了名片上那个电话。接电话的是个叫林溪的女人，声音乾脆利落。

三天后他就收到了一份正式的offer，薪资是他在微软亚研院兼职收入的四倍，不含绩效和期权。

他坐火车到了雅安，下了站，一辆黑色比亚迪s6把他接进山里。

第一次走进机房的时候，他站在门口愣了將近两分钟。

几千张gpu。

那个黄毛少年没有骗他。

入职一个月后，他把之前在微软亚研院的那套改进型卷积网络搬了过来，在这边的算力下重新训练。

效果立竿见影。之前四张gtx780跑十二天的任务量，在这边不到两天就能收敛完毕。

算力充裕之后，他开始做一件以前想都不敢想的事。

加深网络。

卷积神经网络的层数越深，理论上能提取的特徵就越抽象、越高级。

但实际操作中，网络超过二十层就会出现一个要命的问题：梯度消失。

简单来说，训练信號从输出层往回传的时候，经过太多层的连乘运算，到了前面几层就衰减成了几乎为零的数字。

前面的层学不到东西，整个网络等於白深。

这个问题卡死了全世界所有试图做深层网络的研究者。

任少卿也被卡住了。

他试过各种补救办法。换激活函数，调学习率，加batch normalization。

有些有用，但都治標不治本，网络超过三十层之后精度就开始往下掉，跟没加深是一个样。

在连续失败了將近两个月之后，某天凌晨三点，他趴在键盘上半睡半醒。脑子里突然蹦出来一个念头。

如果不让梯度穿过所有层呢？

如果给它开一条捷径呢？

他一下子坐直了。

思路很简单。

假设网络有两层，输入是x，经过两层运算之后的输出是f(x)。正常做法是直接用f(x)往下传。

但他的想法是，不要让网络去学习f(x)这个完整的映射，而是让它只学习f(x)和x之间的差值，也就是f(x)-x。最终输出变成f(x)+x。

这个“+x”就是捷径。

就是残差连接。

它的意义在於，哪怕f(x)学废了，输出至少还有一个x兜底，不会比什么都没学更差。

更关键的是，梯度可以沿著这条捷径直接回传到前面的层，不用再经过所有中间层的连乘衰减。

梯度消失的问题，被这条捷径绕过去了。

他当天晚上就写了代码。

第二天跑了一个二十层的测试。

然后是三十层。四十层。精度不仅没有下降，还在持续攀升。