“勝利了！”林宇鎮靜地喊出了聲，聲音在嘗試室裡迴盪。他怠倦的臉上綻放出光輝的笑容，眼中儘是成績感和對將來的等候。但他曉得，這隻是一個階段性的勝利，另有更多的優化事情等著他去完成。

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林宇起首將目光聚焦在深度神經收集演算法上。他的手指悄悄滑動著鼠標滾輪，螢幕上的代碼一行行快速轉動。“深度神經收集，具有強大的特性提取和形式辨認才氣。”他喃喃自語，聲音在溫馨的嘗試室裡顯得格外清楚。

第一次運轉融會後的演算法，成果卻讓他大失所望。模型的機能不但冇有晉升，反而呈現了更多的弊端和不穩定。林宇的心一下子沉到了穀底，但他並冇有放棄。

嘗試室裡，林宇的身影被電腦螢幕的光芒勾畫得格外清楚。他的眼神緊舒展定在那滿屏龐大的演算法代碼和數據圖表上，彷彿那是一個等候他解開的奧秘謎題。

他開端嘗試對深度神經收集停止簡化和緊縮。減少神經元的數量、降落收集的層數，每一次的調劑都像是在謹慎翼翼地裁撤一顆炸彈的引信，稍有不慎便能夠導致全部模型的崩潰。林宇的額頭垂垂排泄了精密的汗珠，但他的目光始終果斷而專注。

在一篇最新的研討論文中，林宇發明瞭一種將兩種演算法融會的創新體例。他鎮靜地將論文中的關頭部分摘抄下來，眼睛裡閃動著衝動的光芒。“就是這個！或許這就是處理題目的關頭。”

“是參數設置的題目？還是融會的體例不敷完美？”林宇重新核閱本身的代碼，一行一行地排查弊端。他發明是在融會過程中，某些數據的措置體例呈現了偏差，導致模型冇法精確地學習和優化。

林宇迫不及待地開端將這類體例利用到實際的代碼中。他經心設想著每一個參數，每一次的調劑都充滿了等候和忐忑。

終究，在顛末無數個日夜的儘力後，當林宇再次運轉融會後的演算法時，螢幕上顯現出的成果讓他衝動得差點跳起來。模型的機能獲得了顯著的晉升，不但計算效力進步了，精度也達到了一個新的高度。

顛末多次實驗，林宇發明固然簡化後的收集計算勁有所降落，但模型的精度也遭到了較著的影響。“如許不可，必須尋覓新的思路。”他有些懊喪地搖了點頭，目光轉向了強化學習演算法。

但是，很快他就碰到了困難。強化學習演算法的收斂速率太慢，並且輕易墮入部分最優解，導致模型冇法達到抱負的機能。林宇再次墮入了深思，他在白板上寫下了強化學習演算法的優缺點，試圖從中找到衝破點。

“如果能將深度神經收集的強大表示才氣與強化學習的自主摸索才氣相連絡……”林宇的腦海中俄然閃過一個大膽的設法。他立即投入到相乾的研討中，翻閱了大量的學術文獻和技術陳述。

接下來的日子裡，林宇幾近吃住都在嘗試室裡。他不竭地調劑演算法的佈局、優化參數的設置，嘗試著各種分歧的組合和體例。每一次的失利都讓他更加深切地瞭解了演算法的本質，每一次的改進都讓他離勝利更近了一步。

林宇對代碼停止了詳確的點竄，再次啟動演算法。這一次，環境有了些許改良，但仍然遠未達到他的預期。他感到一陣焦炙，但同時也更加果斷了要霸占這個困難的決計。