同一时间，C区算法实验室。
陆佳杰坐在一号工作站前。
屏幕上的进度条显示：【虚拟地质数据生成与百万次训练进度：67%】。
在进度条下方，是一条代表神经网络训练损失函数的红色曲线。
这条曲线本应该呈现出平滑下降的趋势，代表算法在不断逼近最优解。
但此时，这条红色曲线像心电图一样产生着剧烈的上下震荡。
波峰和波谷之间的落差极大，毫无收敛的迹象。
地质勘探局的老张站在陆佳杰身后，眉头紧缩。
“陆工，网络崩了。
损失函数一直在高位震荡，这意味着模型根本没有学到地质雷达波和岩层结构之间的真实映射规律。
每一次更新权重，它都在瞎猜。”
老张指着屏幕右上角的一个参数配置框。
“是你的标准设置得太高了，算法在寻找最优点时步子迈得太大，直接跨过了最低点，在山谷两侧来回横跳。
必须把标准降低一个数量级，从0.01调到0.001，让它慢慢往下走。”
“慢慢走？”陆佳杰端起旁边的咖啡喝了一口。
“老张，如果降低学习率，算法寻找最优解的时间会成倍增加。
目前用0.01的学习率，跑到67%花了三十个小时。
如果换成0.001，需要三百个小时才能跑完这一百万组数据。”
陆佳杰转过头，指着墙上倒计时。
“还剩九个小时，我们没有三天时间去等它慢慢收敛。”
“那也不能眼睁睁看着它震荡发散！”老张语气焦急。
“照这个趋势跑完，最终预测结果全是错的，随便输入一个数据它都会乱报。”
“算法的世界，不是只有慢走这一条路。”
陆佳杰双手放在键盘上，调出网络训练框架的核心底层文件。
“传统的SGD（随机梯度下降）算法，对所有参数采用同一个固定的学习率，这太僵化了。”
陆佳杰在键盘上快速输入代码指令。
“我换掉底层优化器。”
“引入Adam（自适应矩估计）优化算法。”陆佳杰写下一段新的函数调用逻辑。
“不要手动设置固定学习率，让系统自己计算梯度的一阶矩估计，代表梯度的平均方向。
再计算二阶矩估计，代表梯度的未中心化方差。
根据这两个值，系统会自动为神经网络里的几百万个参数，动态分配不同的学习步长。”
陆佳杰按下执行键。
“在平缓的地带，它迈大步，靠近最优点时，它自动减速迈小步。”
编译执行。
屏幕上的红色损失函数曲线在经历了短暂的剧烈震荡后，突然找到了方向。
曲线开始以一种极度顺滑的抛物线形态，向着X轴底部平稳下探。
震荡彻底消失。
老张看着这一幕，眼神发生变化。
他不理解那些复杂的自适应公式，但他看懂了结果。
这个狂妄的年轻人，用更为暴力的数学工具，驯服了失控的算法。
数据量快速堆积。
70万组。
80万组。
90万组。
在训练到达第95万组数据时，陆佳杰调出验证集准确率测试图表。
这是一项独立测试，用网络从未见过的几千组数据去考校它的泛化能力。
结果显示的瞬间，实验室内的黄埔学员看傻了眼。
验证集准确率直线跳水，从原本的百分之八十五，直接暴跌至百分之四十二。
“怎么回事？！”老张扑到屏幕前。
“过拟合。”
陆佳杰的表情瞬间变得极为冷峻。他快速调出神经元激活状态图。
“这套神经网络包含五十层隐藏层，参数量高达三千万个。
它的记忆力太强了。
在反复看那九十多万组虚拟数据时，没有去学习什么频率代表硬岩的物理本质，而是直接死记硬背了那些虚拟数据的底层噪声特征。”
陆佳杰指着图表。
“它变成了一个只会背题本的机器，一遇到验证集里不一样的新题，立刻原形毕露。”
距离考核结束只剩六个小时。
网络在这个节点崩溃，意味着前期所有的算力投入全部作废。
“停机，重新减少网络层数，降低参数量，削弱它的记忆力。”老张凭借常识给出建议。
“减网络层数，它就无法处理龙门山断裂带那几千种复杂介质的交叠信息，深度不能减。”
陆佳杰没有按停机键。