第59章 你们不睡觉的吗？
作答区內，蓝策正在检查模型的最后架构。
“差不多可以了，后续有需求再改。”
然后他又查看了数据处理的进度，应该再有半个小时就可以跑出结果投入训练了。
早上十点题目公布到现在不多不少正好10个小时。
从体力上来说无疑是他消耗最大了，不仅完成了基於临床先验的多模態数据自动化处理链路，还把卫临风的时序融合网络架构进行了收尾。
虽然大体上的框架都是卫临风搭建的，但是他缝缝补补也是很辛苦的好不好。
在等待数据处理完成的间隙，蓝策顺路溜了一圈儿看了一眼其他队伍的进度。
很好，妥妥的第一梯队，策略完全奏效了。
这可是国际性大赛，当然不会是所有队伍都像孙弈他们一样上来就莽，一头扎进作答区什么也不管。
还是有不少队伍和王东他们一样仔细阅读了赛事手册再进行决策和行动。
而来自东京大学的夏木柚和杉山健介就是其中进度最快的代表。
不愧是这两年从acm总决赛脱颖而出的黑马，在把主要计算机让给队友的情况下，两人即便是用笔记本，工作效率丝毫不逊色任何人。
夏木柚和杉山健介没有像王东他们一样选择了流水线轮替的办法，而是先再设计了一套集群配额的算法。
这样他们所有接入赛场封闭机房內的机架式伺服器阵列的设备，都可以同时使用离线算力集群，並行调度不同的算力资源，互不干扰，零等待衔接。
只是这样的选择会导致最后的算法设计上要比王东他们更加复杂，而且十分考验团队里每个人的能力。
如果都是大佬，那么即便算法设计上要复杂一些，但在几个人的通力合作下效率也是丝毫不逊色王东他们的。
但只要其中有一个人拖了后腿，项目的整体进度就会变慢，无疑是一把双刃剑。
不过看他们目前的情况，应该没有出现拖后腿的可能。
这其中杉山健介让蓝策的印象尤为深刻，不仅是因为他十分消瘦看起来就像骷髏兵一样，更是因为他还是个二指禪。
没想到在国际比赛的决赛还能看见有人二指禪打代码，恐怕很难再找到第二个人了吧。
不过杉山健介的二指禪速度丝毫不弱於普通人的十指操作，蓝策不禁心生佩服。
就当蓝策以为这会是他们最大的竞爭对手的时候，事情却朝著令人意想不到的方向发展。
只见杉山健介合上笔记本，叫著队友一起朝著作答区外走去。
出於好奇，蓝策上前交流起来。
“你们是只差模型训练就完成算法了吗？”
“没有啊，只是到了休息的时间罢了，你们难道都不睡觉吗？”
確实，现在已经是晚上九点多了，对於作息健康的人来说，该洗澡睡觉去了。
只是听见杉山健介的疑问，蓝策有些汗顏，他心虚地回復道：
“我们大夏人都习惯晚一些睡。”
这群来自霓虹国的选手並没有多想，径直离开了作答区，他们的倒计时也停止了计时。
本来以为还能跟自己碰一碰的，现在看来已经完全不用担心了。
其实对於蓝策，或者说对於在场绝大多数的大夏选手来说，都没有考虑晚上睡觉这件事。
如果你选择了休息，那就意味著自愿让你的对手超越自己。
更何况只是熬一个通宵对於他们这些资深牛马来说再熟悉不过了。
蓝策他自己的最高记录可是连续通宵三天，不然你以为他为什么能以本科生一作的身份在cvpr发表文章。
这种特殊的大夏新生文化，估计等到霓虹选手明天早上就应该会深有体会了。
蓝策溜达这一圈特意避开了孙弈他们的队伍，毕竟有瘟神存在，还是要新生敬畏的。
而且即便是远远看上一眼，蓝策都感觉自己的代码可能会出现问题。
回到自己的座位上，数据处理已经完成的差不多了。
“是时候换人了。”
他最后进行了一下收尾，便离开作答区去找王东他们了。
此时的王东正在进行最后的整理工作，卫临风在跟他解释完自己的模型结构之后便回房间休息了。
留下王东和苏瑜然两个人根据算法设计搭建一套全链路、多维度、符合循证医学规范的可解释性系统。
此时的他们已经完成了初步设计，正在进行最后的思路整理，之后就只剩下枯燥的系统搭建了。
而小图书馆里，人明显要比白天多了起来。
不是大夏人都喜欢晚上看书学习，就像期末周，而是越来越多的队伍意识到，如果不同步推进可解释性模块，那么他们很大概率会无法在截止时间之前正常提交算法。
“怎么样，推进到那一步了？”
王东整理著桌子上凌乱的手稿说道：
“把这些东西再从头梳理一遍，剩下的就只剩代码了。”
蓝策听完认可地点了点头。
“那学妹你去训练模型吧，我来帮学弟整理，数据应该已经处理好了。”
苏瑜然先是愣了两秒，然后眼神都变得清澈起来。
“好，我现在就去。”
终於不用在看著这些厚书本发愁了！
她兴致勃勃地朝著作答区跑去。
作为整个团队名义上的队长，也经常被人看作是关係户，但苏瑜然並不是一个简单的绣花枕头。
至少在深度学习和模型训练这方面，她是名副其实的天才。
这是连蓝策和卫临风都不得不承认的事实，苏瑜然总是能高效简洁地做到他们做不到的事情，模型的训练和学习往往超乎预期。
面对这次的题目算法，苏瑜然当然也没有选择常规的思路，而是针对1.8%阳性占比的极端不平衡数据集，设计focal loss + dice loss联合损失函数，同时加入临床规则约束惩罚项，重点放大阳性样本的损失权重，从根源上降低漏诊率，规避过擬合问题。
完成函数设计后，她最后在离线算力集群中调用蓝策已经处理好的数据，接下来只需等待模型自行学习训练结束就行了。
“差不多可以了，后续有需求再改。”
然后他又查看了数据处理的进度，应该再有半个小时就可以跑出结果投入训练了。
早上十点题目公布到现在不多不少正好10个小时。
从体力上来说无疑是他消耗最大了，不仅完成了基於临床先验的多模態数据自动化处理链路，还把卫临风的时序融合网络架构进行了收尾。
虽然大体上的框架都是卫临风搭建的，但是他缝缝补补也是很辛苦的好不好。
在等待数据处理完成的间隙，蓝策顺路溜了一圈儿看了一眼其他队伍的进度。
很好，妥妥的第一梯队，策略完全奏效了。
这可是国际性大赛，当然不会是所有队伍都像孙弈他们一样上来就莽，一头扎进作答区什么也不管。
还是有不少队伍和王东他们一样仔细阅读了赛事手册再进行决策和行动。
而来自东京大学的夏木柚和杉山健介就是其中进度最快的代表。
不愧是这两年从acm总决赛脱颖而出的黑马，在把主要计算机让给队友的情况下，两人即便是用笔记本，工作效率丝毫不逊色任何人。
夏木柚和杉山健介没有像王东他们一样选择了流水线轮替的办法，而是先再设计了一套集群配额的算法。
这样他们所有接入赛场封闭机房內的机架式伺服器阵列的设备，都可以同时使用离线算力集群，並行调度不同的算力资源，互不干扰，零等待衔接。
只是这样的选择会导致最后的算法设计上要比王东他们更加复杂，而且十分考验团队里每个人的能力。
如果都是大佬，那么即便算法设计上要复杂一些，但在几个人的通力合作下效率也是丝毫不逊色王东他们的。
但只要其中有一个人拖了后腿，项目的整体进度就会变慢，无疑是一把双刃剑。
不过看他们目前的情况，应该没有出现拖后腿的可能。
这其中杉山健介让蓝策的印象尤为深刻，不仅是因为他十分消瘦看起来就像骷髏兵一样，更是因为他还是个二指禪。
没想到在国际比赛的决赛还能看见有人二指禪打代码，恐怕很难再找到第二个人了吧。
不过杉山健介的二指禪速度丝毫不弱於普通人的十指操作，蓝策不禁心生佩服。
就当蓝策以为这会是他们最大的竞爭对手的时候，事情却朝著令人意想不到的方向发展。
只见杉山健介合上笔记本，叫著队友一起朝著作答区外走去。
出於好奇，蓝策上前交流起来。
“你们是只差模型训练就完成算法了吗？”
“没有啊，只是到了休息的时间罢了，你们难道都不睡觉吗？”
確实，现在已经是晚上九点多了，对於作息健康的人来说，该洗澡睡觉去了。
只是听见杉山健介的疑问，蓝策有些汗顏，他心虚地回復道：
“我们大夏人都习惯晚一些睡。”
这群来自霓虹国的选手並没有多想，径直离开了作答区，他们的倒计时也停止了计时。
本来以为还能跟自己碰一碰的，现在看来已经完全不用担心了。
其实对於蓝策，或者说对於在场绝大多数的大夏选手来说，都没有考虑晚上睡觉这件事。
如果你选择了休息，那就意味著自愿让你的对手超越自己。
更何况只是熬一个通宵对於他们这些资深牛马来说再熟悉不过了。
蓝策他自己的最高记录可是连续通宵三天，不然你以为他为什么能以本科生一作的身份在cvpr发表文章。
这种特殊的大夏新生文化，估计等到霓虹选手明天早上就应该会深有体会了。
蓝策溜达这一圈特意避开了孙弈他们的队伍，毕竟有瘟神存在，还是要新生敬畏的。
而且即便是远远看上一眼，蓝策都感觉自己的代码可能会出现问题。
回到自己的座位上，数据处理已经完成的差不多了。
“是时候换人了。”
他最后进行了一下收尾，便离开作答区去找王东他们了。
此时的王东正在进行最后的整理工作，卫临风在跟他解释完自己的模型结构之后便回房间休息了。
留下王东和苏瑜然两个人根据算法设计搭建一套全链路、多维度、符合循证医学规范的可解释性系统。
此时的他们已经完成了初步设计，正在进行最后的思路整理，之后就只剩下枯燥的系统搭建了。
而小图书馆里，人明显要比白天多了起来。
不是大夏人都喜欢晚上看书学习，就像期末周，而是越来越多的队伍意识到，如果不同步推进可解释性模块，那么他们很大概率会无法在截止时间之前正常提交算法。
“怎么样，推进到那一步了？”
王东整理著桌子上凌乱的手稿说道：
“把这些东西再从头梳理一遍，剩下的就只剩代码了。”
蓝策听完认可地点了点头。
“那学妹你去训练模型吧，我来帮学弟整理，数据应该已经处理好了。”
苏瑜然先是愣了两秒，然后眼神都变得清澈起来。
“好，我现在就去。”
终於不用在看著这些厚书本发愁了！
她兴致勃勃地朝著作答区跑去。
作为整个团队名义上的队长，也经常被人看作是关係户，但苏瑜然並不是一个简单的绣花枕头。
至少在深度学习和模型训练这方面，她是名副其实的天才。
这是连蓝策和卫临风都不得不承认的事实，苏瑜然总是能高效简洁地做到他们做不到的事情，模型的训练和学习往往超乎预期。
面对这次的题目算法，苏瑜然当然也没有选择常规的思路，而是针对1.8%阳性占比的极端不平衡数据集，设计focal loss + dice loss联合损失函数，同时加入临床规则约束惩罚项，重点放大阳性样本的损失权重，从根源上降低漏诊率，规避过擬合问题。
完成函数设计后，她最后在离线算力集群中调用蓝策已经处理好的数据，接下来只需等待模型自行学习训练结束就行了。