的结构，处理掉了深层网络优化难的问题。”
余恺对这个成果是非常惊叹和赞赏的。
“但与此同时，你的网络也会加深好几倍乃至于十几倍。在这种情况下，网络的参数和运算量当然会随之成倍增长。
当然了，可以做一些处理和结构上的调整来平衡这个问题，但说到底，检测的速度不变慢就很不错了，怎么可能还能加速百来倍呢？”
这其实也是普通人的思维误区了，觉得一个人如果刚刚做出了一些非常重要的突破成果，那他是很难同时完成其他方面的巨大突破的。
在余恺看来，孟繁岐在半年的时间内直接开拓了两个大的领域，无监督式的生成，和真正意义上的“深度”学习时代。
他是不会有时间和精力同时对检测算法有非常深入的研究的。
加上李彦弘这次带回来的是DreamNet的一版本手稿，这也误导了余恺的思路。
让他误以为孟繁岐的检测算法技术突破，主要是来自于对DreamNet的应用。
所以他认为自己很快就理解了性能突飞猛进的原因，可他读完DreamNet论文之后，对这个结构的参数量稍加计算，却怎么也无法理解速度提升到底是哪儿来的。
“要么这样吧，我把他约过来，我们先做一个技术的交流。这样其他相关的地方也好适配。”
李彦弘突然联络孟繁岐，一方面是为了打消下属的疑虑，另一方面，他自己被说得其实也有点不确定了。