第287章 模型训练的改进技术

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    ,提升模型的泛化能力。

    ” 前世幾十年的發展時間裡,優化器自然也一直都有變化,反向傳播論文裡面用的随機梯度下降優化器原理相對簡單但存在明顯缺陷,不過目前其他優化器都會增加不少計算量,所以秦奕暫時沒有把其他優化器提出來。

     而且他前面介紹的幾種改進都相對比較直觀,優化器的改進顯然是要有一定的訓練經驗才能理解的,就算現在提了曆景铄也不一定能明白。

     秦奕接着說道:“訓練完成後,通過在驗證集上的評估,對模型進行調優。

    最後,将訓練好且經過驗證的模型應用到實際任務中,并用測試集評估模型的最終性能。

    ” 曆景铄聽得入神,手中的筆不停地記錄着重點内容,辦公室裡彌漫着濃厚的學術探讨氛圍。

     在探讨完模型訓練和推理的範式之後,曆景铄又開始思考起怎麼驗證模型的能力了,秦奕提議曆景铄從手寫體數字識别這種相對基礎的任務開始。

     與此同時,王天苗的機器人項目也在持續推進當中,他已在各個對搬運機器人有需求的領域展開了深入考察。

     在工業生産領域,汽車制造工廠的搬運需求極為複雜。

     車間内,要搬運的發動機、車身框架等零部件,不僅重量大,動辄幾百公斤甚至數噸,而且對搬運精度和穩定性要求極高。

    一旦搬運過程中出現偏差,就可能導緻零部件損壞,影響整個生産線的進度。

     “汽車制造這塊,對機器人的負載能力和機械結構強度挑戰太大,我們目前的技術儲備,要達到這樣的标準,難度不小。

    ”王天苗在考察筆記中寫道。

     電子電器生産車間,這裡搬運的電子元器件、電路闆等,尺寸小巧且價格昂貴。

     生産線上,搬運機器人的精度必須精确到毫米甚至更小的單位,否則極有可能造成元器件安裝位置錯誤,導緻産品質量問題。

     “電子電器領域的精度要求,以我們現階段的技術水平,實現起來成本過高,還需要投入大量時間進行技術研發和改進。

    ”王天苗皺着眉頭,記錄下這些情況。

     走進倉儲物流領域,大型倉庫和物流配送中心對搬運機器人的工作效率和路徑規劃能力提出了高要求。

    機器人需要在複雜的倉庫環境中,快速準确地完成貨物的出入庫和分揀任務。

     “倉儲物流的工作環境複雜,對機器人的智能化和自主決策能力要求高,我們目前在這方面的算法還不夠成熟。

    ”王天苗認真分析着。

     在危險環境作業領域,如化工生産車間和核工業相關場所,對搬運機器人的防護性能和可靠性要求近乎苛刻。

    這些場所的搬運任務,不僅要應對腐蝕性、放射性等危險環境,還要保證在極端條件下機器人能夠穩定運行,避免因故障引發安全事故。

     “這類危險環境下的搬運機器人,研發難度太大,而且相關技術和材料的獲取也面臨諸多限制。

    ”王天苗無奈地搖頭。

     經過多方面的對比分析,王天苗将目光鎖定在了食品飲料加工廠。

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