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李秋明要从最基础的感知器模型写起，一层层构建隐藏层、激活函数、损失函数，每一行代码都得反复推敲。
就拿激活函数来说，他最初用的是Sigmoid函数，结果发现模型训练时出现了严重的梯度消失问题。
网络层数稍微增加，梯度就趋近于零，参数根本无法更新。
为了解决这个问题，他翻遍了学校图书馆所有相关的外文期刊，熬夜啃完了《神经网络设计》《机器学习实战》等几本厚书，最终决定改用ReLU函数的简化版，一点点调整参数范围，光是这一个环节，就耗费了他整整三天时间。
数据标注的难度同样超出想象。
要训练手写数字识别模型，需要大量的样本数据，可2006年既没有公开的MNIST数据集，也没有自动化标注工具。
李秋明只能自己想办法，他打印了上千张空白答题卡，让班里同学和公司的员工帮忙写0－9的数字，然后用扫描仪一张张扫进电脑，再手动用软件标注每个数字的边界框和类别。
硬件算力的限制更是让他头疼。
他的电脑在现在年也算是高端配置，4GB内存、扩展后的1TB硬盘，搭载英特尔酷睿2双核处理器。
但面对神经网络的矩阵运算，依旧显得力不从心。
每次跑模型训练，电脑风扇都会疯狂转动，发出嗡嗡的声响，机身烫得能煎鸡蛋，一次完整的训练要耗费近两个小时，而且经常因为内存不足导致程序崩溃。
要说李秋明做这些测试和代码，倒没有想象中的那么艰苦。
在之前就己经完成了很多内容了，现在只不过是重新进行最后一轮测试，和出测试报告而己。
刘亦非每天也陪伴在他身边，安静得像窗外的月光。
她找了个靠窗的角落，搬来一张小凳子坐下，摊开那本《诛仙》，翻书时动作轻得几乎没有声音，生怕打断李秋明的思路。
李秋明写代码累了，抬头就能看到她认真看书的侧脸，阳光透过窗棂洒在她身上，勾勒出柔和的轮廓。
每当看到这个画面，李秋明心里就会涌上一股暖流。
重生一世，他见过太多勾心斗角，也经历过太多孤独无助。
这样无声的陪伴，像一剂良药，抚平了他所有的疲惫和焦虑。
在交稿前三天，李秋明终于完成了所有内容。
他优化了神经网络的结构，增加了隐藏层的数量，调整了学习率和正则化参数，手写数字识别准确率从最初的72%，一点点提升到78%、83%，首到现在，终于稳定在了86%。
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