灶台就是我的终端，炒锅是GPU，而每一次翻炒都在调整模型的参数。今天要训练的模型，代号“平度青海干拌”。目标：在味觉的测试集上，达到“锅气”与“清爽”两个指标的平衡，过拟合（太咸）和欠拟合（太淡）都是失败。
📊 第一阶段：数据收集与预处理 (20%)
任何可靠的模型，都始于一个干净的数据集。青海干拌的核心数据单元包括：碱水面条（300克，作为基础架构）、黄瓜丝（50克，提供清爽标签）、鸡胸肉（150克，蛋白质向量）、以及那碟灵魂——由芝麻酱、蒜泥、香醋和少许（对，就是那个“你觉得差不多”的量）盐混合而成的复合型酱料算法。
预处理流程如下：
→ 鸡胸肉：冷水下锅，加入姜片、料酒。煮沸后转小火，计时12分钟。这是**监督学习**，用明确的时间标签，让肉质达到“熟透但未柴”的最优解。
→ 黄瓜：切丝后，用少许盐腌制5分钟，挤掉水分。这一步叫**数据清洗**，去除多余的水分噪声，防止后续训练（拌制）时出现“水垮”的灾难性泛化错误。
→ 面条：沸水下锅，煮至8分熟。捞出，过凉水，沥干，拌入少许熟油。这是**数据标准化**和**防止粘连（过拟合）** 的关键步骤。
（图片来源网络，侵删）
⚙️ 第二阶段：模型架构选择 (25%)
面对一堆预处理好的数据，选择什么样的混合模型至关重要。是粗暴的“一锅端”全连接？还是分层的、有仪式感的顺序叠加？我选择后者，一种**分层融合模型**。
底层（碗底）：先铺上黄瓜丝。它不抢味，像一层缓冲层，为后续的强烈风味提供对比基线。
中间层：码上撕成条状的鸡胸肉和煮好的面条。这是模型的主体，承载主要的营养与口感参数。
顶层（输出层）：淋上酱料算法。这里是**注意力机制**的核心——芝麻酱负责醇厚，蒜泥提供尖锐的刺激，香醋带来酸性的梯度下降，避免口感陷入局部最优的“腻”。
传说，这种分层模型是灶神在调试人间烟火时发明的。最初他把所有食材和酱料扔进一个混沌的鼎里，结果得到了“麻辣烫”。后来他意识到，清晰的层次，才能让每一种风味在最终输出时，保持可解释性。
🔁 第三阶段：训练过程与调参 (30%)
训练开始。手持筷子，以腕部为轴心，进行匀速圆周运动。这不是简单的搅拌，而是**迭代优化**。
第一轮（30秒）：从底部轻柔翻起，让底层的黄瓜丝与酱料初步接触。学习率不宜过高，否则底味会突然变得过咸（梯度爆炸）。
第二轮（45秒）：加大幅度，将中层面条与鸡肉充分卷入。此时，酱料开始均匀包裹每一根面条。可以加入一勺煮鸡的清汤，作为**正则化项**，防止酱料过稠导致模型“板结”。
第三轮（15秒）：快速收尾，确保没有未被酱料覆盖的“数据孤岛”。整个过程，就像在调整一个巨大的、有弹性的参数矩阵，直到每一根面条都挂上那种有点笨拙的、浅褐色的浓稠感。
📈 第四阶段：性能评估 (25%)
评估环节，没有标准的测试集。唯一的评估器是筷子尖挑起的第一口。
指标A：融合度。面条是否独立又统一？酱料是浮于表面，还是渗透进了内部？合格的输出，应该是入口时先感到芝麻酱的包裹，咀嚼中蒜的辛香才释放，最后以一丝醋的微酸收尾，层次清晰，推理路径明确。
指标B：平衡性。咸、香、酸、爽，四个维度是否达到了纳什均衡？任何一方的权重过高，都会宣告本次训练失败，需要回溯到“调参”（加醋或加汤）阶段。
指标C：锅气残留。尽管是凉拌，但鸡肉的温热与面条的余温，是否与酱料的凉形成了微妙的温差场？这是一种难以量化的“过拟合”于当下时刻的美好错误。
碗沿还沾着一抹没拌开的酱，我用手指抹下来，想着明天或许可以把它作为预训练权重，用来初始化一盘凉拌茄子的新模型……
