“曹！”
一个声音从身后传来。曹鹏回头，看见胖子维杰小跑着赶上来，手里还捏着一个吃了一半的甜甜圈。
“昨晚又睡在实验室了？”
“算法收敛前的最后一组实验，”维杰咧嘴一笑，露出被咖啡渍略微染黄的门牙，“我赌我的新特征选择方法能在Caltech-101上比你的方法高至少两个百分点。”
“赌什么？”
“输了的人吃一周的咖喱。”
“这不公平，你可以一辈子吃咖喱糊糊。”
“那你说。”
“办公室一周的卫生。”
“行.....行吧。”
两人走进盖茨计算机科学中心时刚好八点十五分。电梯里贴着几张海报：下个月将在西雅图召开的CVPR会议征稿通知，卡内基梅隆与英特尔合作研究项目的招聘启事，还有一张，瑞迪教授不知道又获得什么奖项的新闻剪报。
项目组会议室在五楼东侧。两人推开门时，里面已经坐了三四个人。
长条会议桌一端，瑞迪教授正低头翻阅着一沓打印稿，鼻梁上架着那副标志性的半框眼镜。这位图灵奖得主今天穿了件浅蓝色的牛津纺衬衫，袖子挽到手肘，露出小臂上浓密的汗毛。
“曹，你的报告在第三个，”瑞迪头也不抬地说，“我希望看到完整的误差分析，而不仅仅是准确率数字。”
“明白，教授。”
曹鹏坐到最边上，从包里取出笔记本电脑和一份打印好的资料。他习惯纸质备份，在这个PDF和PowerPoint已经普及的年代，这显得有些老派，但他喜欢在汇报时用铅笔快速标注重点的感觉。
组会准时开始。第一个汇报的是博士三年级生艾米丽·陈，一个除了姓氏，其他各方面已经和华裔都不沾边的女生，包括长相，毕竟，作为第一批来到丑国的华工后代，你要相信基因的力量。
她做的是基于主动轮廓模型的医学图像分割。汇报到一半时，瑞迪打断了她。
“你的能量函数中正则项系数是固定的？”
“是的，目前是0.3。”
“试过自适应调整吗？根据图像局部梯度？”
艾米丽愣了一下，“这……会增加计算复杂度。”
“先验证有效性，再优化效率。”瑞迪的语气平和，却带着不容置疑的权威，“下周三之前，给我三组对比数据。”
曹鹏低头在自己的笔记本上快速记下一行字，“正则项自适应，可用于多尺度特征权重分配？”他的思维总是这样，即使在听别人的汇报，也会下意识寻找与自己课题的交叉点。
第二个汇报的就是胖子维杰。
他提出了一种基于互信息的特征选择方法，用于降低高维特征空间中的冗余。
汇报过程中，曹鹏三次举手提问，一次关于互信息估计中核函数带宽的选择依据，一次关于该方法在类别不平衡数据集上的鲁棒性，还有一次关于计算复杂度的实际评估。
每次提问都朝着要害而去。维杰的回答起初还游刃有余，到第三个问题时，额头已渗出细密的汗珠。
“计算复杂度方面，”维杰翻动着幻灯片，试图找到相应的分析页面，“理论上是O(n2)，但实际实现中我们采用了近似算法……”
“近似算法的误差界是多少？”曹鹏追问。
会议室安静了几秒。瑞迪抬起头，目光在两人之间扫过，嘴角似乎微微上扬了一毫米—，这是他对学生间高质量辩论的认可。
“这……我们还在分析。”维杰最终承认。
“那么在你的实验结果中，至少应该标注‘使用近似算法’的说明。”曹鹏的语气没有得意，只是陈述事实，“否则对比是不公平的。”
维杰点头坐下时，曹鹏对他眨了眨眼，这是两人之间的默契，辩论归辩论，不影响午饭时一起吐槽系里新出台的服务器使用规定。
瑞迪教授朝曹鹏点头，“上周我们讨论了SIFT特征在动态场景中的漂移问题。曹鹏提出了一个新框架的初步想法。今天，请他详细展开。”
曹鹏起身，在靠近白板的位置坐下，他没用投影，有些思路，手写更能体现思考的脉络。
“谢谢教授。”他转向小组，目光扫过每个人的脸。
维杰抱着手臂，眉头微皱，艾米丽已打开笔记本，二年级博士生汤姆眼神放空，大概还没从昨晚的Dota战中回神，而博士后捷尔任斯基，则冲曹鹏眨眨眼。
“我们现有的图像分类流程：特征提取、编码、池化、分类器。”曹鹏画了四个方框，“问题在于，手工设计的特征，比如SIFT....在类别增多、视角变化剧烈时，区分度下降。而编码阶段用的K-means或稀疏编码，本质是假设特征服从单一分布。”
说到这儿，他等等，看是否有人提问。维杰动了动嘴唇，但最终选择放弃。
“我的提议是，放弃手工特征，直接从像素学起。”曹鹏在“特征提取”框上打了个叉，“但不是用传统的全连接神经网络，参数量太大，且忽略图像的空间局部性。我设计了一个多尺度稀疏自编码器结构。”
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