问题一:损失函数变化的应对策略

1. 损失函数上升时:

   • 立即回退到调整前的参数状态,说明当前调整方向错误或步长过大。

   • 尝试减小调整步长(如降低颜色通道的调整幅度),或反向调整(例如原为增加红色,则改为减少红色)。

   • 若单一通道调整导致损失上升,可尝试调整其他通道的组合,寻找更优方向。

2. 损失函数下降时:

   • 保持当前调整方向,继续沿该方向微调参数(如继续增加绿色通道值)。

   • 可适当增大步长以加速收敛,但需注意避免因步长过大导致震荡或越过最优值。

决策依据:通过观察损失值的变化方向和幅度,判断参数调整的有效性。若连续多次调整均使损失下降,则方向正确；若反复震荡,需缩小步长或综合多通道调整。

问题二:调色任务的心得与技巧

1. 三次调色任务的发现:

   • 组合调整优于单通道调整:同时微调红、绿、蓝通道比单独调整某一通道更高效。例如,降低红色同时增加蓝色可能更快逼近目标颜色。

   • 关注损失变化的斜率:若损失快速下降,可适当加大步长；若下降缓慢,则需精细化调整。

2. 损失值卡住的应对方法:

   • 引入随机扰动:轻微随机调整各通道参数,跳出局部极小值。

   • 交替调整通道:若红色通道无法进一步优化,转为主攻绿色或蓝色,可能触发新的下降方向。

   • 调整步长动态性:在平坦区域(损失变化小)增大步长,在陡峭区域(损失变化大)减小步长。

总结:调色是全局优化问题,需灵活结合方向探索与步长控制,避免陷入局部最优。

问题三:梯度下降的“下山”过程体会

1. 对“下山”的具象化理解:

   • 方向选择:损失函数的下降方向类似“下山路径”,需沿负梯度方向(损失下降最快方向)调整参数。例如,若增加蓝色通道使损失显着降低,则继续沿此方向“下山”。

   • 步长控制:步长过大可能“跨过山谷”导致损失上升(需回退),步长过小则收敛缓慢。游戏中需动态平衡效率与稳定性。

2. 游戏中的实际体会:

   • 迂回探索:有时需暂时接受损失的小幅上升(如绕过山嵴),以找到更深谷底。

   • 耐心与观察:接近最优解时,损失变化趋于平缓,需耐心微调并观察细微变化。

   • 多维度联动:颜色通道间的耦合效应明显,例如调整绿色可能影响红色通道的“最优值”,需综合全局信息迭代优化。