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见林尘开始在黑板上书写起来,不只是刘正杰愣住了。
教室里所有的学长学姐们也一个个露出惊讶之色。
“这题林尘回答得出?”
“怎么可能?没听刘老师刚才说的吗?这个问题他自己都还在研究!”
“这家伙是在装逼吧?久闻大一林尘逼王之名,今日终于得见了!”
“都安静!”
刘正杰打断了底下的窃窃私语,扭头看起了林尘在黑板上写的内容。
这是……
梯度下降算法?
这时,林尘的声音也响了起来:“老师,我觉得你的问题可以从改进现有的梯度下降算法入手。
传统的梯度下降算法在更新参数时,步长固定……”
粉笔停下,林尘在自己刚刚写下的几个公式底下划了条粗线。
“所以,我觉得可以尝试引入自适应学习率的概念,根据每次迭代的情况动态调整步长。
比如,采用Adagrad算法,它能够对每个参数分配不同的学习率,对于频繁出现的特征,降低其学习率……”
林尘的回答条理清晰,逻辑严谨,教室里顿时安静下来,同学们都听得入神,有的还在笔记本上快速记录着要点。
刘正杰愣了半晌,也突然拿起自己的本子记录起来。
他这次提出这道问题,本来就是因为自己的思路已经陷入瓶颈,迟迟找不到出路。
便想在课堂上随口提升一句,看看有没有办法从这些学生口中得到灵感。
当然,他其实也没抱多大希望,不过就是碰碰运气而已。
却没想到。
自己竟然还真的撞上大运了!
“林尘同学,你这个算法的改进我有些没看懂,这个变量因子是什么意思?”
笔记做到一半,刘正杰忽然抬头问道。
“这是我引入的一个变量因子,它的作用是……”
林尘一边解释,一边又在黑板一角画了一道示意图。
“刘老师你看,这个因子的作用就是缩短模型的训练时间,避免陷入局部最优解……”
底下的学生们一个个都张大了嘴巴。
林尘的话里有大半他们是一个都听不懂。
不少人还以为林尘是在胡说八道。
可现在看刘正杰的反应,难道林尘还真的解答出了这道问题不成?
这特么……
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