（来源：上观新闻）
在一些复杂任🎠务中，过度抽🐗象反而可能🦴🈴丢失关键细📕节，而在长期使🥃🏍用后，记忆体🐦系本身🐠也可能出现结🍕构混乱的问题ℹ。他们随机抽取🦜🕷了200道题目🛏，让AI多🏩😓次尝试每道题，🕷用实际🐀答对率💖作为"真实难度"👨👦👦的衡量👅🇹🇫标准，再与价值🤒模型的预测值8️⃣🧵做对比🤼♀️。
他们将❤失真类型分🥂📂为14大类，🇩🇪💩分别是：🤯模糊、👵亮度增强🚀、压缩失真、🌽对比度增🦷🔚强、对比🎓度减弱、🤲🐎变暗、雾霾、噪点🔙🥦、过度锐🇹🇯化、像素化👨👩👦👦、雨滴、饱和👊度增强、饱⏭和度减🐂🌏弱和雪📵🇨🇦花♿🧟♂️。
在训练超👩🎓▪参数方面🥔🇮🇷，研究团队对损⚱🐯失函数中四项任👠▫务的权重系数👊进行了网格🥍搜索，最终🚵♀️🌌确定的配置为🍺🙅♂️：区域比较关系损👨🦱🇲🇱失权重0.1、失🇧🇴真类型识别损🦎👨🎨失权重1.💩🧜♂️0、严💋重程度分类损失🍕💒权重0.1🥚、质量评分回🌹🥴归损失权重1👥⭕.0👩👨🚀。
