89.7%。他眨了眨眼,重新讀了一遍。然後,幾乎是本能地,他修改了程式碼——將epoch數從5改為20,學習率微調到0.005,重新執行。
這一次他不再幹等。他打開了TensorBoard(PyTorch的視覺化工具),看著損失曲線隨著訓練輪次平滑下降,準確率曲線穩步上升。第10個epoch時,準確率突破92%;第15個epoch,94.1%;第20個epoch結束時,終端顯示:Final Test Accuracy: 95.3%。
房間裡安靜得能聽到電流聲。林晨靠在椅背上,長長地撥出一口氣。95.3%。這意味著他剛剛親手構建的這個簡單神經網路,在識別手寫數字圖片的任務上,已經能達到接近人類的水平——至少對於IST這種相對乾淨的資料集是這樣。
但這還不是終點。他開啟測試集,隨機抽取了幾張圖片,用訓練好的模型進行預測。程式碼輸出預測結果,他對照著真實標籤一一核對。
第一張,圖片是個歪歪扭扭的“7”,模型預測:7,正確。第二張,像個“3”又有點像“8”,模型預測:3,正確。第三張,一個很標準的“0”,模型預測:0,正確。連續對了十張。
然後他故意挑了一張模糊的、畫素似乎有噪聲的圖片,看起來像“4”但下半部分缺失。模型預測:4,機率置信度87%。真實標籤:4。林晨盯著那張圖片看了很久。
那一刻,他忽然理解了為什麼AI會讓人著迷。不是因為它有多神秘,恰恰相反,是因為它的確定性。你給它資料,定義好架構和最佳化目標,它就會沿著數學上最陡峭的下降方向,一點一點調整自己內部的數百萬個引數,直到找到那個能最大限度區分不同類別特徵的權重組合。這個過程是可重複、可測量、可改進的。
而更關鍵的是,這個剛剛能識別手寫數字的模型,和那些能識別貓狗圖片、翻譯語言、下圍棋、甚至預測股票走勢的模型,在本質上用的是同一套方法論。區別只在於資料規模、模型複雜度和計算資源。
林晨關掉TensorBoard,開啟一個新的檔案。他開始修改程式碼——不是照搬教程,而是嘗試自己的改動:增加一個隱藏層,把神經元數量從128增加到256,嘗試不同的啟用函式(把ReLU換成LeakyReLU),調整學習率衰減策略。
重新訓練。這一次,準確率在30個epoch後達到了97.1%。雖然只是提升了不到兩個百分點,但那種“透過調整架構和超引數來控制系統性能”的掌控感,比第一次看到準確率上升時更強烈。
窗外的科技園,幾棟寫字樓還亮著零星的燈光。林晨看了眼時間,凌晨兩點半。他應該去睡覺了,明天還要繼續學卷積神經網路(CNN)——那才是處理影像更專業的架構。
但他沒動。他開啟那個名為“投資系統數學基礎構想”的筆記,在空白處寫下:
“凌晨2:35。訓練出第一個神經網路模型,IST準確率97.1%。關鍵體會:
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評分剛出,後面會漲的,兄弟們別怕
【御獸】+【錯位系統】+【學霸文】+【隱藏進化】
好消息:陳林穿越了,還覺醒了金手指。
壞消息:系統認錯世界了。
系統:【歡迎來到寶可夢世界!】
陳林:大哥,這是御獸世界啊!
系統:【檢測到野生伊布!】
陳林:那是眠靈狐!不是伊布!
系統:【建議使用精靈球收服】
陳林:這世界用的是契約水晶!!!
雖然系統的認知有問題,但功能是真的香。
【鑒定眠靈狐】→發現12條隱藏進化路線
【鑒定:眠靈狐】
正常進化:眠靈狐→幻夢狐→九命天狐
寶可夢路線:眠靈狐→索羅亞克
數碼寶貝路線:眠靈狐→九尾狐獸→沙古牙獸
洛克王國路線:眠靈狐→夢境守護者
賽爾號路線:眠靈狐→尤比希斯
陳林:???你不是說這是寶可夢世界嗎?這進化路線是什麼鬼。這要是能進化我當場吃...
系統:【恭喜宿主,你的寶可夢進化成功,對了宿主,你之前說要吃什麼?】
陳林:這真的能進化啊這不科學啊!
系統:不科學,但這很系統啊。
從此,御獸世界多了一個BUG。
他的御獸能超級進化、能極巨化、能合體進化……
陳林:我真的只想安靜畢業啊!
系統:【新任務:成為諸天第一研究員】
陳林:……我謝謝你
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武技難修鍊?“系統!給我加點”
天賦等級太低?“系統!給我提升天賦等級!”
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體質太弱?“恭喜宿主獲得混沌神體!”
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