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楚建树开口问道。
“不是,已经改了。这个判据太死板了,如果只使用距离作为判据,虽然成功率高,但同时,一旦失败,造成的后果也很严重。”
“我们没办法把预估损失也作为判据加进去,那样的话,整个模型会变得太过庞大。”
“即使我们现在的小型机跑得动,以后真上了无人机也跑不动。”
“所以,最后的策略是,使用归队成功率作为主权重判据,距离只作为辅助。”
听到陈念的回答,楚建树眼前一亮。
这的确是一个很聪明的策略。
作为编队中的重要部分,毫无疑问,无人机是要跟有人机组成飞行编队的,但由于性能上的差异,编队的队形不可能永远保持稳定。
——
别说有人、无人混编了,哪怕纯粹的有人机编队,也不可能在战斗中始终保持队形。
但另一方面,如果想要形成战斗力,编队、分组又是必须的。
这就要求飞行员在完成战术动作之后迅归位。
以此为标准,去约束无人机的行动,并作为机器学习训练的判据,一方面给了模型更大的自由度,一方面也能满足实际使用的需求,可以说是折中情况下最好的选择了。
这两小子不愧是天才啊,一法通万法通,为了这个模型,他们所掌握的绝对不仅仅是单一的人工智能知识而已。
面向对象的开,才是真正有用的开啊。
不过,一个普通的学生,怎么会有这样的见识呢?
——
他还不知道,此时的陈念,对于空军战术的了解,其实都是已经有过实践经验的了
“很聪明,这应该是我们最好的解决方案了。咱们现在就开始吗?”
“现在开始!”
王建成点了点头,手指轻敲回车键。
伴随着小型机的风扇转动,程序立刻开始了运转。
一条条数据不断输入到模型中,由于没有可视化界面,所有的学习过程都是以数据的形式呈现。
楚建树看的都不太明白,倒是王建成,一边紧紧盯着疯狂闪烁的一行行代码,一边不断地开口解释:
“已经完成一千次训练了,效果很差,成功率o%不过也正常,我估计至少要训练百万次以上,才能达到初步的效果。”
“五千次,这算成功了一次,有一架无人机归队了,但这是运气,策略还没办法形成”
时间一分一秒地过去,随着程序的不断运转,王建成的脸色变得越来越凝重。
原因无他,成功率太低了!
这个模型的训练效果远远要弱于他的预期,如果按照这样的效率,恐怕亿级的训练都不够用。
那还玩个屁啊?
机器学习中有一条铁律:
当aI的训练强度大于人工训练强度时,那模型就是无效的。
很显然,他手里的这个模型,就是这样的情况。
“不太行啊。这个算法好像达不到可用的标准。”
“训练效率太过低下了,策略生成的度也慢。”
“这么搞下去,我们还不如人工遍历定制策略来的划算了。”
听到他的话,陈念也皱起了眉头。
他开口问道:
“能看出原因吗?”
“看不出来。我感觉咱们的算法应该是没什么大问题的,但是,冷启动耗费的资源太多了。”
“机器学习的本质也是遍历,但它没办法做任何感性经验的参考。”
“也就是说,人工先验和机器先验拉不齐”
看着王建成略微有些失望的眼神,陈念继续问道:
“上次聊的混淆矩阵呢?能解决吗?”
“解决不了。现在我们的问题是,priors和experience都比较少,想要高效得到高水平解决方案,就必须要求机器的智能化水平极高。”
“而且目前来看,这个任务的genera1ization,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。
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