第287章 模型训练的改进技术（2 / 2）

前世几十年的发展时间里，优化器自然也一直都有变化，反向传播论文里面用的随机梯度下降优化器原理相对简单但存在明显缺陷，不过目前其他优化器都会增加不少计算量，所以秦奕暂时没有把其他优化器提出来。

而且他前面介绍的几种改进都相对比较直观，优化器的改进显然是要有一定的训练经验才能理解的，就算现在提了历景铄也不一定能明白。

秦奕接着说道：“训练完成后，通过在验证集上的评估，对模型进行调优。最后，将训练好且经过验证的模型应用到实际任务中，并用测试集评估模型的最终性能。”

历景铄听得入神，手中的笔不停地记录着重点内容，办公室里弥漫着浓厚的学术探讨氛围。

在探讨完模型训练和推理的范式之后，历景铄又开始思考起怎么验证模型的能力了，秦奕提议历景铄从手写体数字识别这种相对基础的任务开始。

与此同时，王天苗的机器人项目也在持续推进当中，他已在各个对搬运机器人有需求的领域展开了深入考察。

在工业生产领域，汽车制造工厂的搬运需求极为复杂。

车间内，要搬运的发动机、车身框架等零部件，不仅重量大，动辄几百公斤甚至数吨，而且对搬运精度和稳定性要求极高。一旦搬运过程中出现偏差，就可能导致零部件损坏，影响整个生产线的进度。

“汽车制造这块，对机器人的负载能力和机械结构强度挑战太大，我们目前的技术储备，要达到这样的标准，难度不小。”王天苗在考察笔记中写道。

电子电器生产车间，这里搬运的电子元器件、电路板等，尺寸小巧且价格昂贵。

生产线上，搬运机器人的精度必须精确到毫米甚至更小的单位，否则极有可能造成元器件安装位置错误，导致产品质量问题。

“电子电器领域的精度要求，以我们现阶段的技术水平，实现起来成本过高，还需要投入大量时间进行技术研发和改进。”王天苗皱着眉头，记录下这些情况。

走进仓储物流领域，大型仓库和物流配送中心对搬运机器人的工作效率和路径规划能力提出了高要求。机器人需要在复杂的仓库环境中，快速准确地完成货物的出入库和分拣任务。

“仓储物流的工作环境复杂，对机器人的智能化和自主决策能力要求高，我们目前在这方面的算法还不够成熟。”王天苗认真分析着。

在危险环境作业领域，如化工生产车间和核工业相关场所，对搬运机器人的防护性能和可靠性要求近乎苛刻。这些场所的搬运任务，不仅要应对腐蚀性、放射性等危险环境，还要保证在极端条件下机器人能够稳定运行，避免因故障引发安全事故。

“这类危险环境下的搬运机器人，研发难度太大，而且相关技术和材料的获取也面临诸多限制。”王天苗无奈地摇头。

经过多方面的对比分析，王天苗将目光锁定在了食品饮料加工厂。