雲山霧罩的雲霧提示您：看後求收藏（貓撲小說www.mpzw.tw），接着再看更方便。
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峯值。
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，我剛纔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，一邊同樣緊盯着自己面前的一堆屏幕，不斷記錄着實驗數據。
“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。
而學習率是一個控制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。
