第287章 模型训练的改进技术
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秦奕來到曆景铄的辦公室。
“秦總，你看看！”曆景铄看到秦奕就迫不及待地跟他分享了幾篇在美國學術圈引發熱烈讨論的論文，“這篇内容就是之前立項時我跟你提過的反向傳播算法，如今在那邊關注度極高。
還有這篇綜述類論文，裡面提出了将啟發式算法和參數模型描述人工智能的想法。
” 秦奕接過論文略讀了一遍。
前一篇裡程碑式的論文不用說，它的提出為神經網絡的訓練提供了一種高效且通用的方法，使得研究人員能夠深入探索多層神經網絡的潛力，學術界的研究方向也從簡單的單層網絡向更複雜、更強大的多層神經網絡轉移，對整個人工智能的發展都産生了不可估量的影響。
再看那篇綜述論文，雖說名氣不及前者，可在當下能提出這般論斷，也極具開創性。
秦奕是知道未來那些能完成複雜智能任務的人工智能，大多是以神經網絡模型為核心運轉的。
當下他便以這篇綜述論文為切入點，與曆景铄就模型的訓練和推理，進行了一場激烈的頭腦風暴。
現在這個階段，雖然反向傳播算法讓多層神經網絡的訓練成為可能，訓練方法和理論仍在初步階段，尤其是這篇論文裡面用的SIGMOID函數很容易引起梯度消失或梯度爆炸，導緻訓練難以穩定進行。
為了解決這個問題，秦奕把前世基本是模型訓練标配的修正線性單元激活函數介紹給了曆景铄。
另外關于過拟合的問題，秦奕也提到了批歸一化和随機丢棄這兩種行之有效的技術。
批歸一化可以對每一層輸入數據進行歸一化處理，減少内部協變量偏移，提升模型訓練的穩定性；随機丢棄則是在訓練過程中，随機‘丢棄’一部分神經元及其連接，避免神經元之間過度依賴，防止模型過拟合。
曆景铄聽得聚精會神，不時提出自己的疑問和見解，兩人讨論得熱火朝天。
“另外，在推理方面，硬件計算能力有限，模型面臨着推理速度慢且準确性有限的困境。
”秦奕接着把剪枝和量化這兩種模型壓縮技術的思路講解了一下。
簡單來講，剪枝就是去除神經網絡中冗餘的連接和神經元，量化則是把高精度的浮點型參數轉換為低精度的數據類型，這兩種技術能在不明顯降低模型準确性的前提下，大幅減少模型參數數量和計算量，從而顯着加快推理速度。
最後他又開始系統地介紹前世形成的一套較為規範的模型應用流程，這一套流程分為數據收集與預處理、模型構建、模型訓練、驗證和評估和評估模型幾個步驟。
秦奕說道：“數據收集與預處理，要盡可能多地收集與任務相關的數據，并對數據進行清洗、标注、歸一化等處理，确保數據的質量和可用性。
” “接着是模型構建，根據任務需求選擇合适的神經網絡架構，确定模型的層數、神經元數量等參數。
” “模型訓練階段，利用反向傳播算法和合适的優化器，不斷調整模型參數，使模型在訓練集上的損失函數值逐漸減小。
在訓練過程中，要合理運用剛才提到的各種技術，防止過拟合
“秦總，你看看！”曆景铄看到秦奕就迫不及待地跟他分享了幾篇在美國學術圈引發熱烈讨論的論文，“這篇内容就是之前立項時我跟你提過的反向傳播算法，如今在那邊關注度極高。
還有這篇綜述類論文，裡面提出了将啟發式算法和參數模型描述人工智能的想法。
” 秦奕接過論文略讀了一遍。
前一篇裡程碑式的論文不用說，它的提出為神經網絡的訓練提供了一種高效且通用的方法，使得研究人員能夠深入探索多層神經網絡的潛力，學術界的研究方向也從簡單的單層網絡向更複雜、更強大的多層神經網絡轉移，對整個人工智能的發展都産生了不可估量的影響。
再看那篇綜述論文，雖說名氣不及前者，可在當下能提出這般論斷，也極具開創性。
秦奕是知道未來那些能完成複雜智能任務的人工智能，大多是以神經網絡模型為核心運轉的。
當下他便以這篇綜述論文為切入點，與曆景铄就模型的訓練和推理，進行了一場激烈的頭腦風暴。
現在這個階段，雖然反向傳播算法讓多層神經網絡的訓練成為可能，訓練方法和理論仍在初步階段，尤其是這篇論文裡面用的SIGMOID函數很容易引起梯度消失或梯度爆炸，導緻訓練難以穩定進行。
為了解決這個問題，秦奕把前世基本是模型訓練标配的修正線性單元激活函數介紹給了曆景铄。
另外關于過拟合的問題，秦奕也提到了批歸一化和随機丢棄這兩種行之有效的技術。
批歸一化可以對每一層輸入數據進行歸一化處理，減少内部協變量偏移，提升模型訓練的穩定性；随機丢棄則是在訓練過程中，随機‘丢棄’一部分神經元及其連接，避免神經元之間過度依賴，防止模型過拟合。
曆景铄聽得聚精會神，不時提出自己的疑問和見解，兩人讨論得熱火朝天。
“另外，在推理方面，硬件計算能力有限，模型面臨着推理速度慢且準确性有限的困境。
”秦奕接着把剪枝和量化這兩種模型壓縮技術的思路講解了一下。
簡單來講，剪枝就是去除神經網絡中冗餘的連接和神經元，量化則是把高精度的浮點型參數轉換為低精度的數據類型，這兩種技術能在不明顯降低模型準确性的前提下，大幅減少模型參數數量和計算量，從而顯着加快推理速度。
最後他又開始系統地介紹前世形成的一套較為規範的模型應用流程，這一套流程分為數據收集與預處理、模型構建、模型訓練、驗證和評估和評估模型幾個步驟。
秦奕說道：“數據收集與預處理，要盡可能多地收集與任務相關的數據，并對數據進行清洗、标注、歸一化等處理，确保數據的質量和可用性。
” “接着是模型構建，根據任務需求選擇合适的神經網絡架構，确定模型的層數、神經元數量等參數。
” “模型訓練階段，利用反向傳播算法和合适的優化器，不斷調整模型參數，使模型在訓練集上的損失函數值逐漸減小。
在訓練過程中，要合理運用剛才提到的各種技術，防止過拟合