第561章基礎建模完成
第561章基礎建模完成(第2/3頁)
“現在你關心了。”
林宇冇糾正她。
——
模型構建用了一個月。
時壓室內部的一個月。外界流逝的時間，不到一天。
前兩周，微雨在搭底層架構。
林宇看不懂具體的算法結構，但他看得懂架構的形態——三維網狀，節點與節點之間由加權連線串聯，每個節點代表一種神經行為模式，連線的粗細代表模式之間的轉化概率。
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最初的架構很稀疏。
節點少，連線細，整個網絡鬆鬆垮垮地懸浮在光幕上，風一吹就能散。
然後數據灌進來了。
一百二十四萬份戰灰轉化前的神經基線，新北大學資料庫中跨越數十年的認知研究樣本，戰前人口心理評估……
數據流湧入架構的速度肉眼可見。每灌入一批，網絡就致密一層。節點增殖，連線加粗，子結構開始自發聚類——某些行為模式天然地靠在一起，形成簇團。
到第十一天，三維網絡已經膨脹到光幕放不下。
微雨把它壓縮成俯視圖，密度高得發黑。
“還是不夠。”她的投影掛在架構正中央，周身數據框閃得極快。“樣本覆蓋率達到了預期的百分之七十八，但長期行為演化的時間序列數據嚴重缺失。大部分樣本隻有單時間點快照，缺少縱向跟蹤。”
“用林玲的。”
微雨的投影偏了一度。
“她七十二小時的神經演化數據，時間跨度短，但縱向密度極高。每一秒都有完整的突觸變化記錄。”
林宇從折疊床上坐起來。林玲不在身邊——他讓城防係統的人帶她去巡邏廊道遛機械犬了。
“可以用作縱向演化的錨定參考。”微雨停了兩秒。“但我需要聲明，這批數據來自你女兒，她的神經演化路徑與常人不同。混入通用模型可能引入偏差。”
“多大偏差？”
“不超過百分之零點三。”
“用。”
第十四天。
微雨完成了數據篩選和清洗。無效樣本剔除，異常值修正，缺失序列用插值法補全。一百二十四萬份基線數據最終保留了九十一萬份，加上大學資料庫的研究樣本和林玲的縱向數據，總訓練集規模突破兩百萬條。
模型開始訓練。
損失函數在前三天劇烈震蕩，曲線跳得冇有規律。微雨調了七次學習率，換了兩套優化器，又手動裁剪了十二個過擬合的子模塊。
第十八天，損失曲線開始收斂。
第二十一天，模型輸出了第一組測試結果——微雨從保留樣本中隨機抽取五十個個體，隻給模型他們的初始神經基線，讓模型自行推演後續變化。
推演結果與真實記錄的平均吻合度：百分之六十三。
不夠。
微雨冇說
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