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    鄭石見等人興奮得一頭扎進了深度學習當中，幻想著他們也能做出跟馬天一樣的產品，但是深度學習哪有那么簡單。

    深度學習本質上是構建含有多隱層的機器學習架構模型，通過大規模訓練數據，得到大量更具代表性的特征信息。從而對樣本進行分類和預測，提高分類和預測的精度。

    其一層就是一個甚至幾個特征算法，沒有充足的數學知識，架構都搭建不了，更別說后面的模型訓練。

    鄭石見等人加了幾個通宵的班，才算是勉強了解了基爾夫里論文里提到的深度學習方法。

    后面開始照著論文運用，訓練模型，最后結果一看準確率才16%，人傻了。

    “會不會是馬天騙我們的？”湯杰飛提出了自己的質疑。

    其它人也認同得點了點頭。

    但是鄭石見卻否決了：“不可能，馬天做的人臉識別大門我觀察過他們員工通過了，確實準確率高得嚇人，反正我是沒看到有識別錯誤的。

    還有，馬天也沒有必要騙我們，因為他完全可以什么都不說。”

    眾人沉默了，鄭石見說得有道理，馬天完全可以什么都不說的。至于故意指錯讓他們浪費時間，這對馬天來說也沒必要。

    “會不會是馬天自己研究了一套深度學習算法？”有一個人提出了自己的看法，他分析道“馬天能在nature上發數學文章，而且業內人士也公認馬天數學厲害，說明馬天的數學確實不一般，他在深度學習上自己寫算法也不是不可能！”

    “有道理！”

    “同意這個看法！”

    其他人也紛紛點頭，認同這個觀點。

    鄭石見卻是沉默了，因為他遐想到了一種可能：馬天是不是早就預料他們做不出來，才直接告訴他深度學習這一條路？

    “想辦法聯系一下國內有關深度學習的數學家吧，看能不能請他們看看！”鄭石見最后決策道，現在他們做的效果這么差，只能求教一下那些數學家們了。

    雖然他覺得效果不大就是了，畢竟他也是國外知名大學的數學和計算機雙料博士。

    幾天過去，鄭石見和團隊成員問了好幾個國內研究深度學習的數學家們，得到的答復都是搖搖頭。
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