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原因无他,成功率太低了!
这个模型的训练效果远远要弱于他的预期,如果按照这样的效率,恐怕亿级的训练都不够用。
那还玩个屁啊?
机器学习中有一条铁律:
当的训练强度大于人工训练强度时,那模型就是无效的。
很显然,他手里的这个模型,就是这样的情况。
“不太行啊这个算法好像达不到可用的标准。”
“训练效率太过低下了,策略生成的速度也慢。”
“这么搞下去,我们还不如人工遍历定制策略来的划算了”
听到他的话,陈念也皱起了眉头。
他开口问道:
“能看出原因吗?”
“看不出来我感觉咱们的算法应该是没什么大问题的,但是,冷启动耗费的资源太多了。”
“机器学习的本质也是遍历,但它没办法做任何感性经验的参考。”
“也就是说,人工先验和机器先验拉不齐”
看着王建成略微有些失望的眼神,陈念继续问道:
“次聊的混淆矩阵呢?能解决吗?”
“解决不了现在我们的问题是,prrs和prn都比较少,想要高效得到高水平解决方案,就必须要求机器的智能化水平极高。”
“而且目前来看,这个任务的nrn,也就是任务泛化难度本身就很大,进一步提高了对机器的要求。”
“不行,这么跑下去不是个事儿。”
说着,王建成直接敲下了停止键,模型停止运转,最终的结果,在六万多次的训练中,达成有效结果的次数仅仅为两次。
这样的数据量,根本不足以支撑模型继续训练。
王建成失望地看着屏幕的结果,这一刻,他感受到了一种难以言喻的挫败感。
实际,在最开始,他对这个模型是极为自信的。
从获得陈念的点拨,逐渐了解卷积神经网络算法的基础原理之后,他几乎感觉整个世界都已经掌握手中。
这一套算法的潜力实在是太大了,只要不断去开发,有一天彻底改变世界也不是奢望。
而且,在这个赛道,自己已经比其他研究者快了不知道多少步,只要能拿出可用的成果和案例,自己很有可能会跟学长一起,成为新一代人工智能的开创者之一。
这是多么大的荣誉,不用细说。
抱着这样的自信,他可以说是一路高歌猛进,速度快到陈念都惊叹不已。
他本来以为,事情就是会这样一切顺利地发展下去,但没想到,模型的初次训练成果,给了他重重的一击。
这不仅仅是结果没达到预期那么简单,而是不可用!
如果达不到预期,那还可以通过不断地调整和优化来向目标靠拢,可如果是不可用那真的就是怎么尝试都没有用了。
推倒重来,也许是唯一的办法。
但自己还能有那样的心气吗?
楚建树在一旁默默地听着两人的对话,实际,这个结果也算是在他的预料之内。
要知道,这可是人工智能啊!
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