“可以，具體用什?麼方法？”

“還不知道，先?用自適應學?習率的最佳化器試試，adam、adagrad、rmsprop都試一遍，看看哪個好用。”

陳知禮頓了下，眼底劃過一抹笑：“煉丹是?吧。”

唐念：“……”

深度學?習是?由大量神經網路層組成，沒有確切的理?論指導，只要資料量夠大不斷trial and error，總能預測出下一條，所以經常被戲稱是?煉丹。

唐念小聲嗶嗶：“你們販劍的還瞧不起我們煉丹的嘍。”

“什?麼？”

“沒、沒什?麼。”唐念慫兮兮地笑了笑：“不管煉丹還是?挖礦，解決問題就是?好辦法。”

“但你在做事?之前要明?白這件事?的motivation，就像學?開車，總得?懂操作步驟和汽車，你現在的狀態就是?盲目地亂嘗試，明?明?不會開車的人還要逞能上高速，這樣下去早晚會被反噬，而且你還不知道在哪裡失敗了。”

唐念不以為意，deep learning是?經驗科學?，是?工具，本來就是?黑盒操作的。

這和開車不一樣，非要比喻應該說是?“烤火”，原始人就懂得?烤火取暖了，還會鑽木取火併儲存火種，但是?真正懂得?火的原理?要很多年以後。

理?論學?科的研究本來就是?滯後經驗學?科。

她不服氣地鼓起嘴巴：“神經網路能解決所有函式，數學?家卻要一百年才能證明?出一個理?論，所以不是?deep learning沒有理?論依據，而是?你們數學?進步速度太慢了。”

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