龙潜研究员和尔欣中教授团队此番训练的这个卷积神经网络，可以充分利用GPU进行并行加速，通过装备更多或更强的GPU，系统可以根据实际需要极大提升搜索速度和效率 。
“这个神经网络的训练，主要使用模拟数据，只使用了很少的人工标注数据，由于模拟数据可以任意生成，因此多样性远大于人工标注数据，进一步根据数据的特点调节训练参数和训练算法，使神经网络的泛化能力得到了极大的提高 。 ”龙潜说，此外，研究人员使用新型科学计算语言Julia完全自定义网络结构，由于Julia语言兼具速度和灵活性，使得神经网络在CPU和GPU上都有良好的性能，并且可以任意切换，因此非常有利于研究人员实时修改、训练和测试 。
“我们还通过对引力透镜数据的研究，定制了有针对性的小型网络，有效地抑制了过拟合现象，同时实验证明该网络具有与大型网络相似的准确率 。 相比大型网络，小型网络在普通计算机终端就可以训练和测试，不需要依赖大型GPU集群，这为天文工作者使用和改进网络提供了便利 。 ”龙潜说 。
目前，随着技术与装备水平快速发展，人工智能在天文学上的应用还会越来越多 。 “我们计划对一些变源的多波段光变曲线来进行机器的快速分类，这样在实施大样本巡天的时候，电脑可以自动对所发现的变源进行筛选，并对我们感兴趣的天体做出提示，以便进一步开展后续研究工作 。 ”尔欣中说，正因为人工智能的帮助，天文研究者得以从耗时单调的数据筛查分析中解脱出来，当人力“大海捞针”难以招架之日，正是人工智能大显身手之时 。 （赵汉斌 通讯员 陈艳）
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