第172章 科研上的意外！
“就按這個方案改，今晚就跑！小張，你帶兩個人改前向傳播的程式碼，每個批次重新取樣，保留機率0.5，小吳，把對照組的配置原封不動複製一份，除了遮蔽策略其他什麼都別動，我要乾乾淨淨的對比實驗！”
程式碼改起來不難，難的是等。
訓練要跑十幾個小時，工作站的風扇聲從傍晚一直響到後半夜。
林晨讓人從系裡搬來了幾張行軍床，結果一晚上沒人躺，所有人輪流盯著損失曲線，跟產房外面等訊息的家屬似的。
凌晨兩點，訓練集損失穩步下降。
凌晨四點，驗證集準確率開始爬坡。
早上七點半，最後一輪迭代結束，測試指令碼自動跑完，結果打在螢幕上。
盯著螢幕的研究員揉了揉眼睛，以為自己熬夜熬出幻覺了。
“林老師！”
林晨從椅子上彈起來，三步並兩步衝到螢幕前。
對照組：訓練集準確率99.2%，測試集71.4%。
實驗組：訓練集準確率94.8%，測試集82.6%。
測試集準確率，拉高了11.2%！
背答案的毛病，被治住了！
“真成了！”
實驗室裡發出一陣歡呼，林晨激動得在實驗室裡來回走，一邊走一邊掏手機，拍下結果截圖，發給漆昊，配了一段感嘆號密度高到沒法看的文字。
“終於找對方向了！按照這個迭代趨勢，我們很快就能突破瓶頸！”
接到訊息的漆昊，倒是沒有多興奮。
他總覺得哪有不對勁的地方。
來到實驗室後，漆昊說了自己的想法，林晨寬慰他說：“漆老師，你多慮了，現在模型泛化能力大幅提升，過擬合問題基本解決，後續只要微調引數，最佳化迭代策略，模型效果只會越來越好，不會有任何問題。”
“你放心，我們對你有信心。”
漆昊心累。
你們先別這麼有信心。
他說出了自己的顧慮：“我認為，現在只是淺層網路的短期假象，這套隨機失活方案，能緩解淺層，中層網路的過擬合問題，但無法完全解決深層網路的結構性缺陷。”
“我們現在只用了二十多層網路，效果看似完美，一旦繼續堆疊層數，往五十層、六十層的深度網路推進，新的問題會徹底爆發。”
漆昊的擔憂其實源於自己此前的研究專案，喀秋莎量化演算法。
之前漆昊研發喀秋莎量化程式時，嘗試基於卷積神經網路，讓程式能有完整的價格形態表徵學習能力，實現自動化、高精度的時序特徵識別和預判。
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