再优化下，丰富训练数据的多样性，也许能改善模型的泛化能力。”
陈熙边听边认真记录，刘教授的每一句话都像一道光照进黑暗，让他混沌的思路渐渐清晰。
他如获至宝，迫不及待地回到公司，按照刘教授的建议开始调整代码。
调整训练步长时，陈熙小心翼翼，每改动一个参数都要反复测试。
他紧盯着屏幕，观察模型训练过程中的变化，心跳随着数据的波动而加速。
经过多次尝试，模型终于不再频繁崩溃，训练曲线逐渐趋于稳定。
在优化数据增强方式时，陈熙尝试了多种图像变换方法，如旋转、缩放、裁剪等，还结合了一些新的数据合成技术。
这一过程并不轻松，每一种新方法都可能带来新的问题，需要不断调试和优化。
但陈熙没有退缩，他坚信刘教授的建议，也相信自己的判断。
几天过去了，在陈熙的不懈努力下，模型的性能有了显著提升。
新一轮的测试结果出来，准确率突破了85%，虽然还没达到目标，但已经让整个团队看到了希望。
同事们纷纷围过来，对陈熙投来赞许的目光，他终于松了一口气，心中满是对刘教授的感激。
这次经历让陈熙明白，在技术探索的道路上，有一位良师的指导是多么重要 。
第八章：算法突破陈熙在刘教授的指导下，成功解决了模型不稳定的问题，模型准确率也有了显著提升。
但他并未满足于此，而是乘胜追击，决心进一步优化算法，让模型达到甚至超越客户要求的95%准确率。
陈熙仔细研究了当前模型的架构和训练过程，发现虽然对抗训练机制已经取得了不错的效果，但在特征提取方面仍有提升空间。
他决定引入一种全新的注意力机制，这种机制能够让模型更加聚焦于图像中的关键特征，从而提高识别的准确性。
然而，将注意力机制融入现有模型并非易事。
它需要对整个模型架构进行大幅度调整，并且要重新设计训练流程。
陈熙深知这一挑战的艰巨性，但他没有丝毫退缩。
他一头扎进代码中，日夜钻研，不断尝试不同的实现方式。
在这个过程中，陈熙遇到了许多困难。
新机制与原模型的某些部分产生了冲突，导致训练过程中出现了梯度消失和
