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第1章 技术难题罗列

“还有,模型的训练过程中存在着严重的过拟合和欠拟合问题。如何调整参数,选择合适的正则化方法,以及设计有效的评估指标来监测模型的性能,都需要我们进行深入的研究和试验。”</p>

他站起身来,走到窗前,望着窗外繁华的城市景色,心中却充满了对技术难题的担忧。</p>

“另外,模型的泛化能力也是一个巨大的挑战。我们希望 aanda 能够在面对新的、未见过的数据时依然能够做出准确的预测和决策,但目前的模型在这方面表现不佳。如何提高模型的泛化能力,使其具有更强的适应性和鲁棒性,是我们亟待解决的问题。”</p>

林宇回到座位上,再次拿起笔,在笔记本上重重地画下几道线。</p>

“最后,模型的安全性和隐私保护也是不容忽视的。随着人工智能技术的发展,数据泄露和模型被恶意攻击的风险日益增加。我们必须采取严格的安全措施,确保数据的保密性和模型的稳定性。”</p>

林宇放下笔,长长地舒了一口气。他知道,这些技术难题只是冰山一角,在接下来的工作中,还会有更多意想不到的问题等待着他和他的团队。但他并没有退缩,反而心中燃起了一股强烈的斗志。</p>

“无论多么困难,我都要一个一个地攻克这些难题,为 aanda 搭建起一个坚实的基础框架。”林宇暗暗发誓,他的眼神中充满了坚定和决心。</p>

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