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吨4677.756.41.2普通中板(20mm,Q235)吨4501.6-3.8-0.1热轧普通薄板(3mm,Q235)吨4425.3-15.5-0.3无缝钢管(219*6,20#)吨5430.915.30.3角钢(5#)吨4536.07.7

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-2.4四、石油天然气液化天然气(LNG)吨4390.3211.15.1液化石油气(LPG)吨5506.9196.53.7汽油(95#国Ⅴ)吨9435.3242.82.6汽油(92#国Ⅴ)吨8780.0226.42.6柴油(0#国Ⅴ)吨7827.1

然而,正是因为深度神经网络模型是一个层级多、参数多的巨大系统,因此便存在海量的调参需求与相当的调参计算。“甚至有些技术工程师一天下来,其他的什么都没做,只是在调整参数,这是一个很常见的情况。”前述开发者向21世纪经济报道记者感慨道。不仅是超量参数带来了调参难,随之也形成一系列问题。“比如,在做跨任务(例如从图像到语音)的时候,相关的调参经验基本没有借鉴作用,经验很难共享,”周志华表示。同时,结果的可重复性也非常难,“整个机器学习领域,深度学习的可重复性是最弱的。哪怕同样的数据和算法,只要参数设置不同,结果就不一样。”

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