最近做了一个有趣的实验，探索了如何通过调整损失函数和学习率来优化模型的收敛表现💡。我设置了一个初始的学习率为0.01，并尝试了几种不同的损失函数，比如均方误差（MSE）和交叉熵损失。经过多次迭代后发现，当采用自定义的混合损失函数时，模型的表现最为稳定且高效🌟。
随着训练的深入，我发现损失值逐渐收敛到了一个理想的范围——0.4左右👇。这表明模型已经很好地拟合了数据，同时避免了过拟合的风险。调整学习率也起到了关键作用，过高的学习率可能导致震荡，而过低则会让训练变得缓慢。最终，我将学习率降低至0.001，使模型能够更精细地优化参数🔍。
这次实验让我深刻理解了超参数对模型性能的影响，也为后续更复杂的项目奠定了基础🚀。如果你也有类似的经验或问题，欢迎一起交流呀！💬