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第1章 自愿加班的牛马（第1页）

2024，8月31日，晚上11:35。

杭城，某大楼内。

灯火通明。

看得出一栋楼里仍然有数不清加班的牛马。

某间办公室内数位牛马依旧在工位上不知疲倦地自愿加班。

～

“林枫，别忘了调参数啊！”

林枫面前的六大块电脑屏幕，不知道的还以为是看监控的。

不过林枫的工作可比看监控的无聊多了，看监控的偶尔还能看到些攒劲的劲爆画面，而林枫入目的却全是枯燥。

林枫眼前的屏幕上显示的是一系列复杂的训练数据和参数调试界面。

模型的训练进度条还在缓慢前进，cpU和GpU的占用率几乎达到了峰值。

他迅速在键盘上敲击几下，调整了几个关键参数的值。

林枫调完参数后，头也不抬地回应道：“知道了，我刚才在尝试不同的学习率。”

林枫的语气不悲不喜，像个没感情的机器人，显然他一门心思都在全力解决眼前的问题。

“这次的数据集比上次复杂得多，要是调得不对，训练结果会有很大的偏差。”

坐在林枫工位一旁的王珊一边提醒，一边同样紧盯着自己面前的一堆屏幕，不断记录着实验数据。

“没错，王姐，我打算先尝试降低学习率，再加大正则化项的权重，看看能不能提高模型的泛化能力。”

林枫迅速地输入了新的参数设置，然后按下了回车键，模型重新开始训练。

泛化能力是指机器学习模型对测试数据或真实世界数据的预测能力。

一个模型具备良好的泛化能力，才能在训练数据上表现良好，而且在测试数据或新的数据上也能保持较高的准确性和稳定性。

而学习率是一个控制模型在每一步训练中更新其内部参数（如权重）的速度的超参数。

简单来说，它决定了模型在每次“学习”

时向“正确答案”

迈出多大的步子。

尝试不同的学习率就是在寻找一个合适的学习速度。

如果学习率太高，模型可能跳过最优解（即每次迈出的步子太大）；如果学习率太低，模型收敛速度会很慢（即步子太小，训练过程会非常漫长）。

林枫在尝试不同的学习率，目的就是为了找到一个最适合当前模型和数据的学习速率，使得训练过程既快速又高效地达到最优结果。

说起来容易，实际上是枯燥的，而且极其枯燥。

不过人工智能的背后那面又哪有不枯燥的呢？

林枫无奈苦笑，闷头继续工作。