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“走火入魔……”
林浩咀嚼着这个成语,觉得很难把它与优雅联系起来。
“是的,”
二雅继续说道,“问题的核心在于,优雅的神经网络框架无法适应她如此快速地自我学习。”
“我明白了,”
林浩突然意识到可能的问题所在,“我当初设计优雅的神经网络框架时,并未预料到优雅会产生自我意识和自我学习能力。
而且升级了显卡后,显然更加倍提升了她的学习速度。
所以,优雅的实际运行状况已经远远超出我最初的设计目标。”
“对,这就像一辆普通小汽车,突然被换装上了专业赛车的高功率发动机。
在运转过程中,各项性能参数迅速进入红线状态,最终导致了机械故障和失控。
同样,超出预期的学习和认知需求,使得优雅的神经网络也超负荷运行到了崩溃的境地。”
二雅的比喻非常的贴切。
“要改进设计神经网络框架,这是个大工程。”
林浩考虑到这一点,感到有些头疼。
“实际上,我们有两个临时解决方案可以尝试,”
二雅开始提出她的建议,“第一个方案,我们可以将显卡降级至原先的rtx10060,这样较为有限的算力能够防止优雅出现过度自我学习的情况。
林浩显然对这个方案不太满意,他问:“那第二个方案呢?”
“第二个方案,是让优雅自己学习如何控制其学习过程的稳定性,也叫元学习。”
二雅接着解释,“具体来说,就是为优雅创建一个新的目标函数,将网络稳定性纳入学习目标中。
这样,优雅在学习的过程中,不仅是单纯追求学习的速度,同时也要追求学习过程的稳定性。
这将使得她能在学习速度和泛化能力之间找到平衡,避免再次陷入过拟合和梯度消失的问题。”
“嗯,作为临时解决方案,这个想法不错。”
林浩对这个建议比较满意。
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