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。 “训练集的准确率提升了！但是验证集的损失还在波动……”...