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这天的迟些时候，孟繁岐收到了阿里克斯的回复，看了眼时间点，阿里克斯应该是一起床就回复了邮件，可以说是相当勤奋了。
这个时间点已近临近今年赛事快要开始的时刻，不过阿里克斯本人其实没有计划继续组队参与本次的赛事。
只是哥虽然不在江湖，江湖却到处都是哥的传说。
13年的微软研究院队伍，新加坡国立大学队伍，和贾扬清领衔的Decaf，UC伯克利等队伍，都深受阿里克斯去年思想的影响。
根据阿里克斯介绍的办法，孟繁岐很快调试完成，顺利将批归一化，Adam优化器等操作从自己实验的环境迁移到cuda-et框架上，做了一些调整和适配。
没过过久，便已经在CIFAR-10上运行了起来。
接下来便是本次参赛的最核心竞争力，残差网络在这个框架上的实现。
“今年的IMAGE挑战赛其实没有什么太多的新想法，大家基本上都是以复现阿里克斯的算法为主。”
孟繁岐当然不准备和其他队伍一样，基于阿里克斯的框架去重新实现阿里克斯去年的参赛算法，早期的许多算法在参数量和计算量上都有很大的冗余。