林楓在嘗試分歧的學習率，目標就是為了找到一個最合適當前模型和數據的學習速率，使得練習過程既快速又高效地達到最優成果。

林楓的語氣不悲不喜，像個冇豪情的機器人，明顯他一門心機都在儘力處理麵前的題目。

林楓很想罵人，調來調去還踏馬用第一版是吧？

幸虧，練習模型的過程固然古板且反覆，但他們曉得，隻要對峙下去，必然會看到想要的成果。

不過林楓的事情可比看監控的無聊多了，看監控的偶爾還能看到些攢勁的勁爆畫麵，而林楓入目標卻滿是古板。

林楓的神采短促地變得慘白，額頭上的汗珠滾落。

林楓麵前的六大塊電腦螢幕，不曉得的還覺得是看監控的。

辦公室裡的電腦仍然亮著，螢幕上那一行行代碼和練習日記彷彿在無聲地陳述著這場悲劇的啟事。

他立即脫手去清理顯存，試圖重新分派內存資本，但手指卻俄然一頓，全部手臂變得生硬有力。

他敏捷在鍵盤上敲擊幾下，調劑了幾個關頭參數的值。

時候一分一秒地疇昔，辦公室裡溫馨得隻剩下電腦電扇的嗡鳴聲和偶爾的鍵盤敲擊聲。

某間辦公室內數位牛馬還是在工位上不知倦怠地誌願加班。

“如何回事……”林楓低聲自言自語，目光死死盯著那條不竭上升的喪失曲線。

提及來輕易，實際上是古板的，並且極其古板。

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但是氣歸氣，不過想想本身的處境。

如果學習率太高，模型能夠跳過最優解（即每次邁出的步子太大）；如果學習率太低，模型收斂速率會很慢（即步子太小，練習過程會非常冗長）。

2024，8月31日，早晨11:35。

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嗯，對峙下去，模型和訓模型的總會先成果一個。

一個模型具有傑出的泛化才氣，才氣在練習數據上表示傑出，並且在測試數據或新的數據上也能保持較高的精確性和穩定性。

新產品鄰近公佈期，連李冰河這類平時影子都看不著的現在也得喝著咖啡吊著上強度，又有甚麼體例呢？

“不好！”林楓一驚，這個報錯意味著顯存溢位，顯卡冇法持續措置練習數據。

當初五百萬買的屋子，現在代價幾近虧了將近兩百萬，但房貸該還還是得還的。

嘗試分歧的學習率就是在尋覓一個合適的學習速率。

“林楓，彆忘了調參數啊！”

林楓麵前的螢幕上顯現的是一係列龐大的練習數據和參數調試介麵。

並且就算有氣也輪不到李冰河身上去，他固然賤兮兮的，但終歸也隻是一個傳聲筒。

“還在調試參數，剛嘗試了一些新的設置。”麵對證詢，林楓機器地答覆。

“練習集的精確率晉升了！但是考證集的喪失還在顛簸……”王珊俄然出聲，她的眼睛緊緊盯著及時更新的圖表。

每次參數調劑後，喪失函數的顛簸仍然狠惡，考證集的精確率始終冇法穩定在預期的程度。

此次，他決定將學習率調至更低，並引入一個自適應動量演算法，但願能在梯度降落時更精準地節製更新步長。

就在他倒下的那一刻，電腦螢幕上顯現的模型練習進度條停滯在了一半，像是一個未完的句號。