101novel.com24，8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，彆忘了調參數啊！”
林楓麵前的六大塊電腦屏幕，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麵，而林楓入目的卻全是枯燥。
林楓眼前的屏幕上顯示的是一係列複雜的訓練數據和參數調試界麵。
模型的訓練進度條還在緩慢前進，cpu和gpu的占用率幾乎達到了峰值。
他迅速在鍵盤上敲擊幾下，調整了幾個關鍵參數的值。
林楓調完參數後，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。
“這次的數據集比上次複雜得多，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麵前的一堆屏幕，不斷記錄著實驗數據。
“沒錯，王姐，我打算先嘗試降低學習率，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參數設置，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數據或真實世界數據的預測能力。
一個模型具備良好的泛化能力，才能在訓練數據上表現良好，而且在測試數據或新的數據上也能保持較高的準確性和穩定性。
而學習率是一個控製模型在每一步訓練中更新其內部參數（如權重）的速度的超參數。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數據的學習速率，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。
不過人工智能的背後那麵又哪有不枯燥的呢？
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。
“彆急，等它再跑一會兒看看。”林楓說道，他深知模型訓練是一個反複試驗的過程，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？”
“還在調試參數，剛嘗試了一些新的設置。”麵對質詢，林楓機械地回答。
“很好，”李冰河點了點頭，“不要急，參數調整是關鍵，這個模型對我們的項目非常重要，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“你們也彆太心急，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？
彆說是罵人，看到李冰河那賤兮兮的表情更是殺人的心都有。
然而氣歸氣，不過想想自己的處境。