虽然目前地位还没有那么高，但后来是美国三院院士，在斯坦福AI圈内算得上第一流导师。

其次，她跟《自然》《美国国家科学院院刊》等顶级杂志，以及视觉三大顶级会议等组织的关系很不错，她的IMAGE赛事经常在顶会上举办。

与她合作，自己的成果发布起来会轻松不少。

凭借自己的成果质量，基本上几个会议的奖项可以说是预订了。

最后，她在谷歌的影响力，会一定程度上使得自己的成果更容构建的网络，设计一个最优化问题，根据经验误差去拟合数据，有时加上一些正则化项，并求解该优化问题。”

韩辞的幻灯片上开始展示密密麻麻的一些公式，“由此，我们便可以把误差分解成三部分，逼近误差完全由假设空间的选取所决定，估计误差由数据集的大小和质量而带来的额外误差，以及优化误差，这是由优化，或者说训练带来的额外误差。”

虽然之前已经大概了解了韩辞在这方面的想法，但在如此正式的场合，看到她有些紧张却仍旧十分自信的展示这些专业高深的内容。

孟繁岐还是相当敬佩的。

这里面的不少结论都是后来世人熟知的，不过大都是通过大量的实验观察，总结归纳出的一些经验性结论。

虽然IMAGE赛事经常在顶会上举办。

与她合作，自己的成果发布起来会轻松不少。

凭借自己的成果质量，基本上几个会议的奖项可以说是预订了。

最后，她在谷歌的影响力，会一定程度上使得自己的成果更容易推动，乃至具体分成和其他的谷歌内部事情都会更加顺利一些。

在会场直接谋求入学斯坦福是孟繁岐之前就想好了的事情，因此他早就备好了纸质的简历和研究计划书等内容，甚至还包括辛顿帮忙写的推荐信。

本章完

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