“Siri”的时候，陈灼会下意识地警觉起来。
陈灼：“……”
这种情况一直持续到周五下午去见张教授才好起来，他们俩打起精神，准备洗洗脑子。
张教授很忙，只向他们介绍了下正在做这个项目的几位师兄师姐，都是他带的研究生或博士生，介绍完了之后自己就匆匆离开了。
其中一位师姐看上去就像是习惯性主事的人，张教授一走，她就非常自觉地站了出来带两位新人熟悉项目——
“我们现在做的这个呢，是个相对粗糙的智能翻译，原理的话……我简单讲吧，你们也简单听，做起来就会熟悉的，机器学习听过吧？”
得到二人肯定的回复，学姐点点头继续：“机器学习的总体流程都差不多，只是用的方法不同，整体上说来，都是将数据丢进训练集里训练，得到的结果用验证集验证准确率，然后根据准确率高低再进行参数的调整，最后用一个完全没被用于训练的集合来进行测试，也就是测试集。”
“至于调参……这是个很玄学的东西，我先说下为什么要调参吧，如果你的模型太简单，可能就拟合不好数据，但是如果模型太复杂，你给他的某几个集合倒是拟合得很好了，但是其他数据却会偏出八百里地，这个就是过拟合，所以我们平时主要干的事就是控制这个度，在深度学习上就更玄学了，怎么说呢……”
“你们可能听过那个深度学习就是调参的笑话，也不能说这话说得有多错吧，像以前的一些方法，比如支持向量机什么的，起码是有数学原理，理论模型支撑的，深度学习这个东西……他真没有啊，反正我学了也有一段时间了，感觉我就不该来这个方向，真就能逼死数学系出来的……”
学姐说着说着就跑题了，开始感慨她悲惨的学术生涯，但还是尽责地给陈灼和傅齐发了一团数据：“你们就拿这个练手吧，我们用的是LSTM，没听过不要紧，不会不要紧，上github上搜一下怎么做，加油哦。”
陈灼和傅齐点点头，埋头学了起来。
这整个周末他们都花在了这上面，早出晚归，拔苗助长，愣是把这块内容啃了下来，学姐赞赏地看了看他们的成果：“还不错，值得表扬，不愧是本科就被教授看好的好苗子啊，自学能力挺好的，我要有这个自学能力，也不至于在不知道深度学习是啥的时候就跳了这个火坑了。”
学姐远目，深深叹气。
陈灼几不可见地皱了皱眉。