另一位評審補充：準確率也很高。而且你看它的置信度計算，非常穩定。

演示結束後，會場內響起了掌聲。但質疑的聲音並沒有完全消失。

林先生，你的演示很精彩。一位來自競爭對手的工程師站起來說道，但深度學習模型是黑盒，我們無法理解它的決策過程。這樣的模型真的可靠嗎？

林星石早有準備：我們可以提供完整的訓練日誌和配置簽名。所有超引數設定、資料預處理方法都是公開的。

他當場調出了訓練過程的完整記錄：這是我們的誤差曲線，從第一個epoch到最後一個epoch的變化都有記錄。這是我們的驗證集結果，所有的測試資料都可以復現。

質疑者並不滿意：但這些還是不能證明模型的可解釋性。我們需要更直接的驗證方法。

那麼我提議進行現場復刻。林星石平靜地回應，請各位評審隨機指定一個配置，我們現場訓練一個小型模型，驗證訓練過程和結果的可靠性。

這個提議得到了評審委員會的同意。他們隨機選擇了一個簡化版的網路結構和訓練配置。

林星石在現場開始了訓練過程。三個小時後，復刻的模型完成了訓練。測試結果顯示，這個簡化模型在驗證集上的表現與原模型的趨勢完全一致。

這...這確實證明了你們方法的可靠性。之前提出質疑的工程師終於承認道，訓練過程是可復現的，結果也是可驗證的。

其他評審也紛紛表示認可。技術評審環節順利透過，星火科技進入了最終的評分階段。

幾天後，IgeNet大賽的結果公佈了。星火科技以顯著優勢奪冠，成為了第一支使用卷積神經網路贏得該賽事冠軍的團隊。

成績公佈的那一刻，媒體對星火科技的評價發生了180度的轉變。從最初的異想天開變成了超越時代。

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