“AI大神”何恺明重返学术界，再掀科技领域的风暴！
近日，计算机视觉领域的著名学者，ResNet发明人何恺明，宣布将于2024年加入麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系EECS担任教职。有网友表示：MIT的学生有福了！
在今年3月的一次MIT演讲中，何恺明透露了他未来的研究方向：将人工智能应用于科学研究领域。他计划专注于计算机视觉、自然语言处理（NLP）和自监督学习。
计算机视觉的经典之作——残差网络ResNet
何恺明的研究广泛涵盖计算机视觉和深度学习的各个主题。他致力于从计算机视觉问题的角度出发，开发适用于不同领域的通用方法。
目前，何恺明的研究重点是构建可以学习复杂世界表示的计算机模型，并探索面向复杂世界的智能。他的长期目标是通过更强大的人工智能来增强人类智能。
何恺明提出的残差网络的结构ResNet是深度学习领域的一项重要研究成果，该结构解决了神经网络中的退化问题，即网络的层数增加时，在数据集上的性能反而下降的情况。在遥感图像领域，ResNet模型可以用于分类、目标检测、语义分割等任务。
传统的深度网络在训练过程中，梯度会逐渐变小，导致网络难以收敛。而ResNet引入了核心思想，即通过引入跳跃连接（shortcut connection），将输入的信息直接传递给输出，这样网络可以学习残差（residual）而不是直接学习输出。这种设计加速了收敛速度，并且可以构建更深的网络。
ResNet的优点：
1.提高网络的准确性：
ResNet的结构使网络可以更好地捕捉图像中的细节和特征。通过残差学习，网络可以学习到残差部分，能够更好地适应复杂的数据分布。
2.构建更深的网络：
相比传统的深度网络，ResNet可以超过100层甚至更深。更深的网络可以学习到更复杂的特征表示，提高了网络的表达能力和性能。
ResNet的引入使得深度网络的训练更加容易，提高了网络的性能。在图像识别任务中取得了显著的成果，对于推动深度学习和计算机视觉领域的发展具有重要意义。
从高考状元到业界翘楚
何恺明是一个备受学术界推崇的人物，被许多人视为“天才型”学者。他的成就令人瞩目，从高考满分状元开始到成为CVPR（计算机视觉与模式识别）最佳论文奖的首位华人得主，再到他引领的“深度残差网络”震惊学界，这位“80后”青年才俊有着诸多传奇故事。
2003年高考前夕，何恺明已经凭借全国物理竞赛一等奖的成绩，拿到了保送清华的资格。但是他仍然决定参加高考，最终凭借扎实的基础知识成为广东省高考状元。在清华物理系基础科学班毕业后，他进入香港中文大学多媒体实验室攻读博士学位，师从汤晓鸥。
汤晓鸥表示：“恺明应该是世界上唯一一个在毕业不到10年内3次以第一作者身份获得CVPR和ICCV最佳论文的人。”
2007年，还未毕业的何恺明进入微软亚洲研究院（MSRA）实习，并选择了视觉计算组作为他的研究兴趣。博士期间，他拿到了NIPS（神经信息处理系统）的最佳学生论文和COLT（计算学习理论）的最佳论文奖。2009年，在IEEE举办的国际计算机视觉与模式识别会议上，何恺明以一篇图片暗通道先验去雾算法论文技惊四座，当年会议投稿的论文多达1450篇，只有393篇被收录，而何恺明的论文成为当年唯一的最佳论文。
博士毕业后，何恺明成为微软亚洲研究院的研究员。在毕业后直接拿到了MIT和Stanford的教职邀请，并在2021年获得号称“诺奖风向标”的斯隆研究奖。
2016年，何恺明加入Facebook人工智能实验室，任研究科学家至今。根据Google Scholar的统计，他已经发表了73篇论文，其H指数为67。截至2023年7月，何恺明的研究引用次数超过46万次，并且每年以超过10万次的速度增长。
这样厉害的人，选择在MIT发光发热，成为华人之光，并有望成为未来图灵奖的候选人之一。何恺明的故事，展示了年轻人在科学研究中的巨大潜力和成就。他的才华和成就使他成为学术界的翘楚，同时也为年轻一代树立了榜样。
初稿 | 蔡敏捷
终稿 | 猫
排版 | 居居手
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