水平极高。”
“而且目前来看，这个任务的generalization，也就是任务泛化难度本身就很大，进一步提高了对机器的要求。”
“不行，这么跑下去不是个事儿。”
说着，王建成直接敲下了停止键，模型停止运转，最终的结果，在六万多次的训练中，达成有效结果的次数仅仅为两次。
这样的数据量，根本不足以支撑模型继续训练。
王建成失望地看着屏幕上的结果，这一刻，他感受到了一种难以言喻的挫败感。
实际上，在最开始，他对这个模型是极为自信的。
从获得陈念的点拨，逐渐了解卷积神经网络算法的基础原理之后，他几乎感觉整个世界都已经掌握手中。
这一套算法的潜力实在是太大了，只要不断去开发，有一天彻底改变世界也不是奢望。
而且，在这个赛道上，自己已经比其他研究者快了不知道多少步，只要能拿出可用的成果和案例，自己很有可能会跟学长一起，成为新一代人工智能的开创者之一。
这是多么大的荣誉，不用细说。
抱着这样的自信，他可以说是一路高歌猛进，速度快到陈念都惊叹不已。
他本来以为，事情就是会这样一切顺利地发展下去，但没想到，模型的初次训练成果，给了他重重的一击。
这不仅仅是结果没达到预期那么简单，而是不可用！
如果达不到预期，那还可以通过不断地调整和优化来向目标靠拢，可如果是不可用那真的就是怎么尝试都没有用了。
推倒重来，也许是唯一的办法。
但自己.还能有那样的心气吗？
楚建树在一旁默默地听着两人的对话，实际上，这个结果也算是在他的预料之内。
要知道，这可是人工智能啊！
哪怕是科幻小说，对人工智能的展望也是在几十年之后。
而想要在这个时代，在当前的计算机算力下实现初级人工智能，还要考虑终端机的性能上限，这谈何容易？
能做到这一步，已经是某种意义上的成功了。
接下来的路，还是要一步一步慢慢去走的。
——
当然，要说解决方法，其实他也不是没有。
在之前，因为对项目的兴趣，他也已经了解了一些机器学习、卷积神经网络方面的知识。
按照刚才陈念和王建成的讨论，整个模型最大的短板就是先验不足，如果能够在模型中植入足够大的样本数据库，让机器按照数据库中的样本去做推演和学习，那机器训练的难度应该会呈几何倍数降低。
这样的策略对其他人来说不容易，可放在他这里，却不困难。
想要数据，也就是几个电话的事情。
基于自己的科研用途，让军方把飞行员的训练记录发一些过来不就行了？实在没有的话，就让他们按照目标逻辑飞几次呗。
但问题
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