第287章 模型训练的改进技术

、模型构建、模型训练、验证和评估和评估模型几个步骤。

秦奕说道：“数据收集与预处理，要尽可能多地收集与任务相关的数据，并对数据进行清洗、标注、归一化等处理，确保数据的质量和可用性。”

“接着是模型构建，根据任务需求选择合适的神经网络架构，确定模型的层数、神经元数量等参数。”

“模型训练阶段，利用反向传播算法和合适的优化器，不断调整模型参数，使模型在训练集上的损失函数值逐渐减小。在训练过程中，要合理运用刚才提到的各种技术，防止过拟合，提升模型的泛化能力。”

前世几十年的发展时间里，优化器自然也一直都有变化，反向传播论文里面用的随机梯度下降优化器原理相对简单但存在明显缺陷，不过目前其他优化器都会增加不少计算量，所以秦奕暂时没有把其他优化器提出来。

而且他前面介绍的几种改进都相对比较直观，优化器的改进显然是要有一定的训练经验才能理解的，就算现在提了历景铄也不一定能明白。

秦奕接着说道：“训练完成后，通过在验证集上的评估，对模型进行调优。最后，将训练好且经过验证的模型应用到实际任务中，并用测试集评估模型的最终性能。”

历景铄听得入神，手中的笔不停地记录着重点内容，办公室里弥漫着浓厚的学术探讨氛围。

在探讨完模型训练和推理的范式之后，历景铄又开始思考起怎么验证模型的能力了，秦奕提议历景铄从手写体数字识别这种相对基础的任务开始。

与此同时，王天苗的机器人项目也在持续推进当中，他已在各个对搬运机器人有需求的领域展开了深入考察。

在工业生产领域，汽车制造工厂的搬运需求极为复杂。

车间内，要搬运的发动机、车身框架等零部件，不仅重量大，动辄几百公斤甚至数吨，而且对搬运精度和稳定性要求极高。一旦搬运过程中出现偏差，就可能导致零部件损坏，影响整个生产线的进度。

“汽车制造这块，对机器人的负载能力和机械结构强度挑战太大，我们目前的技术储备，要达到这样的标准，难度不小。” 王天苗在考察笔记中写道。

电子电器生产车间，这里搬运的电子元器件、电路板等，尺寸小巧且价格昂贵。

生产线上，搬运机器人的精度必须精确到毫米甚至更小的单位，否则极有可能造成元器件安装位置错误，导致产品质量问题。

“电子电

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