第2章 算法选择与优化 (第1/2页)
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实验室里，林宇的身影被电脑屏幕的光线勾勒得格外清晰。他的眼神紧紧锁定在那满屏复杂的算法代码和数据图表上，仿佛那是一个等待他解开的神秘谜题。
林宇首先将目光聚焦在深度神经网络算法上。他的手指轻轻滑动着鼠标滚轮，屏幕上的代码一行行快速滚动。“深度神经网络，拥有强大的特征提取和模式识别能力。”他喃喃自语，声音在安静的实验室里显得格外清晰。
他打开一个记录着深度神经网络算法在不同项目中应用效果的文档，眉头微皱，仔细对比着各项数据。“在图像识别和语音处理领域，它的表现堪称惊艳，但我们目前的硬件条件难以承受其庞大的计算量。”林宇的手指无意识地敲击着桌面，思考着如何在有限的资源下发挥出它的最大潜力。
他开始尝试对深度神经网络进行简化和压缩。减少神经元的数量、降低网络的层数，每一次的调整都像是在小心翼翼地拆除一颗炸弹的引信，稍有不慎就可能导致整个模型的崩溃。林宇的额头渐渐渗出了细密的汗珠，但他的目光始终坚定而专注。
经过多次试验，林宇发现虽然简化后的网络计算量有所降低，但模型的精度也受到了明显的影响。“这样不行，必须寻找新的思路。”他有些沮丧地摇了摇头，目光转向了强化学习算法。
强化学习算法的代码在屏幕上展开，林宇的眼神中重新燃起了希望。“这种算法能够让模型在与环境的不断交互中自我改进，具有很强的适应性。”他的手指在键盘上快速敲击，模拟着强化学习的过程。
然而，很快他就遇到了难题。强化学习算法的收敛速度太慢，而且容易陷入局部最优解，导致模型无法达到理想的性能。林宇再次陷入了沉思，他在白板上写下了强化学习算法的优缺点，试图从中找到突破点。
“如果能将深度神经网络的强大表示能力与强化学习的自主探索能力相结合……”林宇的脑海中突然闪过一个大胆的想法。他立刻投入到相关的研究中，翻阅了大量的学术文献和技术报告。
在一篇最新的研究论文中，林宇发现了一种将两种算法融合的创新方法。他兴奋地将论文中的关键部分摘抄下来，眼睛里闪烁着激动的光芒。“就是这个！也许这就是解决问题的关键。”
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。
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，
