因为神经网络的训练模式是准备海量的数据,随机设置超参数,然后再根据 feedback 随机调整激活函数的参数。 这过程中存在大量的不确定性,花费大量的时间资源结果却无法预测。 就像把一堆材料放到炼丹炉里烧,最后看看能不能成丹一样。