第1章 自愿加班的牛马（2 / 2）
模型的训练进度条还在缓慢前进，CPU和GPU的占用率几乎达到了峰值。
他迅速在键盘上敲击几下，调整了几个关键参数的值。
林枫调完参数后，头也不抬地回应道：“知道了，我刚才在尝试不同的学习率。”
林枫的语气不悲不喜，像个没感情的机器人，显然他一门心思都在全力解决眼前的问题。
“这次的数据集比上次复杂得多，要是调得不对，训练结果会有很大的偏差。”坐在林枫工位一旁的王珊一边提醒，一边同样紧盯着自己面前的一堆屏幕，不断记录着实验数据。
“没错，王姐，我打算先尝试降低学习率，再加大正则化项的权重，看看能不能提高模型的泛化能力。”林枫迅速地输入了新的参数设置，然后按下了回车键，模型重新开始训练。
泛化能力是指机器学习模型对测试数据或真实世界数据的预测能力。
一个模型具备良好的泛化能力，才能在训练数据上表现良好，而且在测试数据或新的数据上也能保持较高的准确性和稳定性。
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