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第2章 算法选择与优化

林宇迫不及待地开始将这种方法应用到实际的代码中。他精心设计着每一个参数,每一次的调整都充满了期待和忐忑。</p>

第一次运行融合后的算法,结果却让他大失所望。模型的性能不仅没有提升,反而出现了更多的错误和不稳定。林宇的心一下子沉到了谷底,但他并没有放弃。</p>

“是参数设置的问题?还是融合的方式不够完善?”林宇重新审视自己的代码,一行一行地排查错误。他发现是在融合过程中,某些数据的处理方式出现了偏差,导致模型无法正确地学习和优化。</p>

林宇对代码进行了细致的修改,再次启动算法。这一次,情况有了些许改善,但仍然远未达到他的预期。他感到一阵焦虑,但同时也更加坚定了要攻克这个难题的决心。</p>

接下来的日子里,林宇几乎吃住都在实验室里。他不断地调整算法的结构、优化参数的设置,尝试着各种不同的组合和方法。每一次的失败都让他更加深入地理解了算法的本质,每一次的改进都让他离成功更近了一步。</p>

终于,在经过无数个日夜的努力后,当林宇再次运行融合后的算法时,屏幕上显示出的结果让他激动得差点跳起来。模型的性能得到了显着的提升,不仅计算效率提高了,精度也达到了一个新的高度。</p>

“成功了!”林宇兴奋地喊出了声,声音在实验室里回荡。他疲惫的脸上绽放出灿烂的笑容,眼中满是成就感和对未来的期待。但他知道,这只是一个阶段性的胜利,还有更多的优化工作等着他去完成。</p>

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