关键公式的起承转合上，自己前世时从未曾在意的细小甚微之处，为自己拨开那一层若有似无的面纱，得以窥探其中真正的奥妙。
几周之后，某一个周五下午的五点左右，孟繁岐刚刚从数院大楼的院长办公室走出来。
里面的付院长却没有按照惯例起身去食堂吃饭，而是将这几次孟繁岐所提问题的纸张又都全部拿了出来，细细端详了一番。
虽然付院长对于深度学习和图像算法这里来说，专业并不对口。
但图片内容如果想在显示器上展示，在电脑中存储，终究还是要以矩阵的形式。其实说白了就是一堆矩形数字，就如同魔方的一个面，上面是九宫格可以存放九个数字，那就是一个3乘3的正方形矩阵。每一个数字就是一个像素，也就是图像的最小组成单元。
要论矩阵之间的运算和变换，付院长可就是这方面的宗师人物了。
虽然孟繁岐从未拿着整篇的论文过来，但从这些零散的问题，以付院长的水平已经能够管中窥豹。
“我们第一次讨论的是极深的深度网络优化问题，他提出的残差和批归一化，应该属于模型结构的范畴。”
“但他之后又找我讨论一阶和二阶的梯度计算，以及几种变体，这应该是参数