经过仔细斟酌，江寒确定了“优胜者”模型。

随后，他就开始考虑，如何进一步优化这个网络的性能。

像是网络的主体结构、权重初始化方案、数据正则化的方法、激活函数的选择……

这类关键因素，在之前的第一轮训练中，就已经确定了下来，无需再做调整。

但除此之外，可以优化的地方依然不少。

比如稍微改变一点学习率，少量增加或减少隐藏神经元的个数，微调一下MiniBatch的大小……

这些都有可能对网络的性能，产生微妙的影响。

而且，每一点细微的调整，会产生什么样的效果，不实际训练、测试一番，是无法预估的。

所以接下来，江寒将“优胜者”代码复制了100份。

这样一来，这个“优胜者”就拥有了100多个“双胞胎兄弟”，或者说：分身。

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