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第266章 筛选模型,以及最后的优胜者

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江寒和夏雨菲走了过去。

虽然贴着单向透视膜,但走近之后,仍然能透过车窗,模模糊糊地看到一点轮廓。

驾驶座上有个苗条的身影,正趴在方向盘上,似乎正在小憩。

江寒敲了敲车窗。

车窗很快放了下来,露出夏如冰白皙、明艳的脸孔。

虽然已经30出头,她却依旧青春、靓丽仿佛少女,眼角眉梢并没有什么皱纹,仍然满满的胶原蛋白。

职场女性的精明、锐气中,掺杂着少许清新、优雅的书卷味道,气质独特而动人。

只是……

虽然她掩饰得很好,江寒还是敏锐地感觉到了一点不同。

和上次见面时相比,夏如冰似乎稍稍有一点憔悴,眼神也没有从前那么明亮、锐利了。

也不知道她是不是遇上了什么事?

江寒默默地想着,但并没有贸然询问什么。

夏如冰打量着江寒和夏雨菲,有点惊奇,也有一点疑惑:“这一大清早的,你们两个怎么……而且还背着旅行包,风尘仆仆的。”

夏雨菲甜甜一笑:“他去合江参加NOIP复赛,我也跟着去玩了两天,散散心,然后我着急回来上课,就让他陪我坐了次火车……”

她一五一十地解释着,对于和江寒之间的关系,并没有特意去回避。

夏如冰此前还不清楚两人的事,这时自然已经心如明镜。

但听完夏雨菲的话,她只是恍然一笑,轻轻点了点头,并没有什么特别的反应。

随后,轮到夏雨菲发问:“小姨你这是?”

夏如冰“哦”了一声,说:“我出来处理点业务……对了,你们还没吃早饭吧?我请你们。”

“吃过了,在车上吃了点面包、红肠……”夏雨菲回答着。

夏如冰很干脆地打断:“那就陪我再去吃点,上车再说。”

江寒打开后备箱,将两人的旅行包放了进去,然后拉开车门,让夏雨菲坐进了后座,自己则坐了副驾位。

“去哪吃?”夏如冰询问了一句,同时启动了车子。

夏雨菲说:“随意。”

江寒也表示无所谓。

夏如冰点了点头,随后载着两人,拐了两个弯,停在了“陈记汤包店”门口。

这是一家老字号,东西做得不错,卫生情况也十分良好。

一顿饭很快吃完,夏如冰又把两人送回家。

下车时,夏雨菲见别墅大门紧锁,知道妈妈不在家,于是回过头去:“小姨你有没有时间?稍微等我一下,一会儿顺便送我去上学。”

“没问题。”夏如冰挥了挥手,“快去吧。”

夏雨菲拿钥匙开门,江寒则从后备箱中取出旅行包,跟在后面进屋。

两人重新洗漱、收拾了一番,换了一套衣服。

随后,夏雨菲背上书包出门,再次上车,江寒想了想,也跟了上去。

夏如冰先把夏雨菲送到学校,等她下车后,就问江寒:“你去哪?”

江寒礼貌地回答:“我想去一趟绿树家园,麻烦您了,夏姐。”

夏如冰发动了汽车,走出不远,忽然问:“你和雨菲在一起多久了?”

“将近一个月了。”江寒实话实说。

夏如冰“哦”了一声,不再多问,默默开车。

过了一会儿,忽然又说:“好好对她,还有……”

江寒等了半晌没见下文,心中微感奇怪,但还是欣然应了一声:“好的,小姨。”

没错,既然话都挑明了,当然要赶紧改口了。

不多时,到了绿树家园。

江寒踌躇了一下,没有立即下车,而是装作不在意地问:“小姨,你是在为工作上的事情发愁吗?”

自打今天看到夏如冰,就感觉她似乎有心事。

如果不是特别麻烦的事情,自己又能伸得上手的话……

然而,夏如冰听了江寒的问话,蹙着眉头,似乎很烦恼,却始终一言不发。

江寒等了一会儿,见她并不打算倾诉,只好耸了耸肩,打开车门下车。

毕竟是别人的私事,人家想说就说,不想说,他也不会勉强。

目送夏如冰车子开远,江寒转身走下台阶,用钥匙打开卷帘门,进入车库。

里面的一切,和上次离开的时候,毫无二致。

今天温度有点低,江寒进屋后,立即打开了两台大功率的电暖气。

足足过了半个小时,屋子里才暖和了一点。

他先查看了一下神经网络的训练情况。

前后一共上传了160多套训练方案,到现在已经全部训练完成。

服务器和五台工作站目前全都处于空闲状态。

江寒又逐一检查了一遍训练结果。

首先要看的,是在训练过程中,模型是否收敛。

如果无法收敛,就意味着神经网络构筑失败,无法通过训练进行学习。

其次要看收敛速度,这个指标影响网络的训练效率。

这次KAGGLE举办的机器学习比赛,时间上并不是十分紧张,哪怕神经网络的收敛速度稍微慢一点,也是可以接受的。

但也不能太慢了,必须在截止日期之前完成最终的训练,否则就派不上用场了。

江寒上传的代码中,包括了各种日志记录和状态监督的函数。

模型训练过程中,每进行到一个节点,都会在输出的日志中,打上相应的标记。

所以一看日志就能知道,模型是否收敛以及收敛速度如何。

检查十分迅速,江寒只用了10分钟,就淘汰掉了20多种无法收敛的,和50多种收敛过于缓慢的网络设计方案。

其实,这些方案改进一下,还是有机会“进化”成“有用之才”的,但江寒并没有急着这么做。

可选的方案太多了,这些完全可以先放在一边,等后面实在选不出来合用的,再考虑如何改造一下,“废物利用”。

现在还剩下75种方案。

这些方案都能收敛,且收敛速度基本满足需求。

所以,接下来要比较的,是模型的精准度,也就是对手写数字的识别正确率。

通过观察训练日志,江寒发现,其中大约50种方案,在训练集上表现就很普通,识别正确率不足90%。

这意味着,它们先天禀赋不足,对数据的拟合能力不强,再怎么训练,成就也有限。

第一批一共160种方案,如果比喻成160名学生的话,这50多名学生,就相当于这一届的“学困生”。

将这些方案也先放在一边,暂时排除在考察范围之外。

还剩下22种方案,在训练集上表现十分良好,这至少说明,它们的学习能力没有太大的问题。

随后,江寒将验证集加载到这22份代码中,逐一进行测试。

这样就能通过比较,挑选出泛化能力相对较强,对陌生数据适应能力较好的方案。

神经网络训练起来很慢,但用训练好的模型对数据进行分类,速度相当快。

所以,江寒只用了一个多小时,就将22种方案都测试了一遍,然后按照综合得分排了一下序。

排名前三的方案,在训练集上的识别正确率,都超过了94%的及格线。

而在测试集上的表现,则参差不齐。

江寒仔细思考了一会儿后,先淘汰掉了得分最高的方案。

因为这个方案在训练集上,虽然识别正确率超高,接近了99%,但在测试集上表现不算太好,只有93%不到的准确率。

这说明模型泛化能力有所不足,产生了非常严重的过拟合。

用比较通俗的话说,这就是一个“书呆子”,只会死读书,不会活学活用。

所以只能先Pass掉。

第三名的模型,在训练集和测试集上表现差不多,都超过了95%,但相对来说,还是不够突出。

而且泛化能力虽然没问题,可是和其他模型相比,学习能力似乎稍微差了些。

如果有更多数据支撑,或者更多的训练时间,也许能得到一点改善,但也不会特别乐观。

这就好比某些中等生,头脑其实不笨,但学习习惯和方法不够好,也不够努力。

然后在一次测试中,虽然凭借良好的发挥,暂时领先了其他中等生,但毕竟还是比不上那些真正的优秀生。

所以,江寒权衡再三,最后选择了第二个模型。

这个模型在训练集和验证集上,表现都可圈可点,双双达到了97%的理想线。

而且,江寒分析完一些数据后,感觉只要进一步提高训练强度,这个模型应该还有很大的进步空间。

这是一个天赋不错的学生,文理双修,没有短板,但并没怎么用力去学,这才输给了书呆子一筹。

这种学生只要加强训练,成为高材生指日可待,日后的发展不是书呆子可比的。

这是江寒从160套方案中,层层选拔,优中选优,最后留下来的唯一优胜者。

接下来,就该对其进行地狱特训了……

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