第1章 自愿加班的牛马

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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確性和稳定性。

而学习率是一个控制模型在每一步训练中更新其內部参数（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“正確答案”迈出多大的步子。

尝试不同的学习率就是在寻找一个合適的学习速度。

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適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。

不过人工智慧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。

“训练集的准確率提升了！但是验证集的损失还在波动……”王珊突然出声，她的眼睛紧紧盯著实时更新的图表。

“別急，等它再跑一会儿看看。”林枫说道，他深知模型训练是一个反覆试验的过程，急不得。

林枫不急，可是有人急。

这时，办公室的门被推开，技术部的负责人李冰河走了进来，手里拿著一杯咖啡。“怎么样，有进展了吗？”

“还在调试参数，刚尝试了一些新的设置。”面对质询，林枫机械地回答。

“很好，”李冰河点了点

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