甜甜圈：【我準備這周就約他吃飯，需要注意什麼嗎？】
楊蓁蓁：【注意少說話吧。】
甜甜圈：【？】
楊蓁蓁不回她了，唐念以為她在忙，就放下手機整理了一遍PPT，上午十點組會按時開展。
窗外陽光透過百折窗落在前排會議桌上，陳知禮坐第一排，聽著台上的進度匯報。
李瑜京和大師姐配合不錯，才三天就把驗證工作圓滿完成，報告書寫的漂亮又規整，祝師兄和侯師兄的進展也在計劃之內。
組會結束，陳知禮整理著電腦，說了聲：「唐念留一下。」
這話隨性又自然，旁人自是沒有察覺異常，大師姐合上電腦給她遞過來一個同情的眼色，畢竟開完會被老闆留下一般是沒啥好事的。
唐念原本還沒覺得有什麼，等人走光心裡也不太踏實了，她上周請了假，這次工作量確實不如其他人多。
陳知禮還在處理工作，冷硬的輪廓在陽光下柔和了幾分，手指有規律敲著鍵盤，隔了會像是才記起旁邊有個人，開口喊她：「這部分準備怎麼做？」
唐念彎下腰，看清他電腦上的居然是她剛剛匯報的PPT，還特意用紅線標出來幾行。
唐念解釋：「我準備加入優化器，讓訓練過程可以更快收斂。」
「可以，具體用什麼方法？」
「還不知道，先用自適應學習率的優化器試試，Adam、Adagrad、RMSprop都試一遍，看看哪個好用。」
陳知禮頓了下，眼底划過一抹笑：「煉丹是吧。」
唐念：「……」
深度學習是由大量神經網絡層組成，沒有確切的理論指導，只要數據量夠大不斷trial and error，總能預測出下一條，所以經常被戲稱是煉丹。
唐念小聲嗶嗶：「你們販劍的還瞧不起我們煉丹的嘍。」
「什麼？」
「沒、沒什麼。」唐念慫兮兮地笑了笑：「不管煉丹還是挖礦，解決問題就是好辦法。」
「但你在做事之前要明白這件事的motivation，就像學開車，總得懂操作步驟和汽車，你現在的狀態就是盲目地亂嘗試，明明不會開車的人還要逞能上高速，這樣下去早晚會被反噬，而且你還不知道在哪裡失敗了。」
唐念不以為意，Deep Learning是經驗科學，是工具，本來就是黑盒操作的。
這和開車不一樣，非要比喻應該說是「烤火」，原始人就懂得烤火取暖了，還會鑽木取火併保存火種，但是真正懂得火的原理要很多年以後。
理論學科的研究本來就是滯後經驗學科。
她不服氣地鼓起嘴巴：「神經網絡能解決所有函數，數學家卻要一百年才能證明出一個理論，所以不是Deep learning沒有理論依據，而是你們數學進步速度太慢了。」
陳知禮把電腦合上，往後一仰：「你說的很對，Deep learning缺少一位香農來把工程方向指導清楚，所以……你現在的工作不是拿著神經網絡模型來用大數據暴力預測，而是優化模型，改進算法。」