😂 IT段子

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我默默打开了编辑器，准备一步步验证。我打开 jupyter 一格一格地跑，确认每一步的输入都是对的。好在最后有惊无险

GPU 显存不够，模型跑不动，我学会了梯度累积这个高大上的词。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我加了个正则项，过拟合总算被压住了一点。世界瞬间清净了

我把这个模型的温度调低了，输出稳定但呆板。我先给自己泡了杯茶，做好了打持久战的准备。我在心里把这次实验的时间排了排，可能要跑一整夜。我沉默了，但心里是服的

这个模型在本地的效果很好，在服务器上因为显存降级了。我发现自己居然没法反驳。我把这个特征的量纲统一了，收敛速度明显变快。好在最后有惊无险

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。这套流程走下来，我从头到尾又确认了一遍。我把这个模型的权重固化下来，先保证线上稳定。复盘会上我们把它列成了案例

我把这个任务的标注规范重写了一遍，歧义少了很多。我打开记录从头到尾扫了一遍。我把 batch size 砍半，显存勉强够用了。好在最后有惊无险

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我把相关的记录都翻了出来做对照。我把这个损失里的正则项调了调，过拟合缓解了。好在最后有惊无险

换了个更大的模型，效果没提升，显存占用倒是翻了三倍。我决定先把手上的事情做完再处理这件事。我把学习率调小了一个数量级，loss 曲线终于像样了。我沉默了，但心里是服的

我把这批数据又洗了一遍，指标动了零点几个点。我先确认了一遍前置条件，再动手。我在心里把这次调参的预算算了算，只够跑三轮。我把它写进了组内的避坑文档第一章

我把这次的实验记录整理了一遍，有两次参数写错了。我盯着屏幕沉默了十分钟。我加了个正则项，过拟合总算被压住了一点。我沉默了，但心里是服的