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，策略生成的速度也慢。”
“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