2024，8月31日，晚上11:35。

杭城，某大樓內。

燈火通明。

看得出一棟樓裡仍然有數不清加班的牛馬。

某間辦公室內數位牛馬依舊在工位上不知疲倦地自願加班。

～

“林楓，別忘了調引數啊！”

林楓面前的六大塊電腦螢幕，不知道的還以為是看監控的。

不過林楓的工作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面，而林楓入目的卻全是枯燥。

林楓眼前的螢幕上顯示的是一系列複雜的訓練資料和引數除錯介面。

模型的訓練進度條還在緩慢前進，cpU和GpU的佔用率幾乎達到了峰值。

他迅速在鍵盤上敲擊幾下，調整了幾個關鍵引數的值。

林楓調完引數後，頭也不抬地回應道：“知道了，我剛才在嘗試不同的學習率。”

林楓的語氣不悲不喜，像個沒感情的機器人，顯然他一門心思都在全力解決眼前的問題。

“這次的資料集比上次複雜得多，要是調得不對，訓練結果會有很大的偏差。”坐在林楓工位一旁的王珊一邊提醒，一邊同樣緊盯著自己面前的一堆螢幕，不斷記錄著實驗資料。

“沒錯，王姐，我打算先嚐試降低學習率，再加大正則化項的權重，看看能不能提高模型的泛化能力。”林楓迅速地輸入了新的引數設定，然後按下了回車鍵，模型重新開始訓練。

泛化能力是指機器學習模型對測試資料或真實世界資料的預測能力。

一個模型具備良好的泛化能力，才能在訓練資料上表現良好，而且在測試資料或新的資料上也能保持較高的準確性和穩定性。

而學習率是一個控制模型在每一步訓練中更新其內部引數（如權重）的速度的超引數。簡單來說，它決定了模型在每次“學習”時向“正確答案”邁出多大的步子。

嘗試不同的學習率就是在尋找一個合適的學習速度。

如果學習率太高，模型可能跳過最優解（即每次邁出的步子太大）；如果學習率太低，模型收斂速度會很慢（即步子太小，訓練過程會非常漫長）。

林楓在嘗試不同的學習率，目的就是為了找到一個最適合當前模型和資料的學習速率，使得訓練過程既快速又高效地達到最優結果。

說起來容易，實際上是枯燥的，而且極其枯燥。

不過人工智慧的背後那面又哪有不枯燥的呢？

林楓無奈苦笑，悶頭繼續工作。

“訓練集的準確率提升了！但是驗證集的損失還在波動……”王珊突然出聲，她的眼睛緊緊盯著實時更新的圖表。

“別急，等它再跑一會兒看看。”林楓說道，他深知模型訓練是一個反覆試驗的過程，急不得。

林楓不急，可是有人急。

這時，辦公室的門被推開，技術部的負責人李冰河走了進來，手裡拿著一杯咖啡。“怎麼樣，有進展了嗎？”

“還在除錯引數，剛嘗試了一些新的設定。”面對質詢，林楓機械地回答。

“很好，”李冰河點了點頭，“不要急，引數調整是關鍵，這個模型對我們的專案非常重要，要確保它的精度和泛化能力。”

林楓和王珊互相對視了一眼，點了點頭。

緊接著李冰河接著說道：“你們也別太心急，要是這個模型不能奏效我們就還用最開始的那個模型！”

林楓無語，一開始說“微調”模型的是你，現在說這個模型不奏效就用最開始模型的也是你。

林楓很想罵人，調來調去還踏馬用第一版是吧？

別說是罵人，看到