实验,开始对默认的神经网络架构,那三个隐藏层,每层三个神经元,像是神秘城堡的房间。我开始调整训练步长,如同在摸索城堡中隐藏的通道。当步长较大时,训练像是一场匆忙的奔跑,迭代次数或许较少,但一不小心就会错过正确的方向,训练难以成功。而步长较小时,又仿佛在城堡中缓慢踱步,虽每一步都谨慎稳妥,可训练成功所需的迭代次数大幅增加,耗费大量时间。

随后,我选择地图,设计自己的神经网络结构。那一刻,我仿佛成为城堡的建筑师,决定隐藏层的数量与神经元的分布。不同的步长测试,如同在不同的路径上行走。我发现,合适的步长与架构搭配,才能让训练高效又准确。

这次探索,让我深刻体会到神经网络的精妙。它不是简单的代码堆砌,而是一场智慧的博弈。在不断尝试中,我不仅学到了知识,更感受到探索未知的乐趣,激励我在人工智能的道路上继续前行。