（来源：上观新闻）
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⛰🍣推广seo，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🛡🦗。不过他们✡🔻做了自🇪🇨🌻己的版本，hy🐢bri🥯d Newt📚on-S😆👬chulz迭代🐼🇨🇾，10步分两段🇳🇱🧶。而当人类的击🤥球从试探🚑🥗变成动真格地👔🛠快速平抽时， 6️⃣🕖C2也立刻后撤、🥴🎮调整站位🧁，精准地把球➿顶回后场🏨🎩。用于调试🍝🗂的 VCD 跟踪🍣文件很容易👩🚀😕达到数百 GB🈷🖲，而 🧜♀️EDA 工👨👨👦👦🇻🇬具在综合、布局😿🎺和布线过程中🕕🥁会使用大量的💲🇲🇪 DR🏔AM 来优化设🥡计😋。
DC 会审🇧🇮🌍查时序报告，🇷🇼🐎并利用这些⚒信息对设计🇹🇦👨❤️💋👨进行 R🐝✈TL 修改🚒。**二💓、新思路登🚽场：把图🧣像对比变成🧨🇾🇪一张"🇲🇿关系图谱"** 🔰针对上述问🧘♂️题，研究团队💁♂️🙅提出的🔴核心解🇩🇰决方案，是把两🤟🇵🇦张图片之间🌫🔓的质量🇬🇫对比关系，用一👒😔种结构📍📼化的图谱📔来表示—🇵🇰—这就🧛♀️是失真图（D👨🎤📆G）的本🇦🇸🙄质🧭🇧🇧。
