訓練營進入專案實戰階段之後，林晨每週的線上答疑從兩小時變成了三小時。
學員們的問題變了。之前問的是線性代數怎麼學Python哪個框架好用，現在問的是模型收斂不了怎麼辦特徵工程應該怎麼做。問題變具體了，說明他們真的在動手寫程式碼了。
週六晚上八點，林晨開啟釘釘視訊會議。二十多個人已經在線上等著了，聊天框裡刷著林總好今晚講什麼。林晨沒有寒暄，直接打開了共享螢幕，上面是一份學員提交的訓練日誌。
趙剛，你這個loss曲線我看了一下。第二個epoch之後開始震盪，你學習率設的多少？
螢幕那頭傳來趙剛的聲音，帶著一點緊張：0.01。
降到0.001，再跑一輪看看。跑完把訓練集和驗證集的loss曲線都畫出來，截個圖發群裡。
趙剛照做了。他花了大概五分鐘調引數，重新訓練了一輪。新的loss曲線出現在群聊裡，從之前的鋸齒狀震盪變成了平滑的下降曲線。他在群裡打了一行字：好了，收斂了。謝謝林總。
林晨掃了一眼群裡的訊息，沒有回覆感謝，直接點了下一個學員的名字。
劉洋，你的專案做到哪了？
特徵提取做完了，但是模型效果不太好，準確率只有71%。
你特徵怎麼選的？相關性分析做了嗎？
沒做。
先做相關性分析，把相關係數低於0.01的特徵去掉，再跑一遍。
劉洋花了十分鐘做完特徵篩選，重新訓練之後準確率從71%漲到了78%。他在群裡發了一個豎起大拇指的表情。
林晨往下翻學員的程式碼提交記錄，看到一個叫周濤的學員提交了一個新版本。他點開看了一眼，特徵工程的程式碼寫得很規整，註釋也清楚，資料清洗的步驟一步一步都有標註。他在群裡艾特了周濤：你的特徵工程寫得不錯，可以當模板給其他學員參考。
周濤回了一句：謝謝林總。
這種教學方式跟他帶團隊的時候一樣。他不會手把手教你寫程式碼，但他會告訴你除錯的方向。學員問為什麼模型不收斂，他不會從數學原理講起，只會說先看學習率，再看資料分佈，然後讓你自己跑一遍。
線上答疑進行到一半的時候，一個學員問了一個關於反向傳播的問題。林晨打字回答說不清楚，乾脆開了一塊白板，從鏈式法則開始畫。他畫了三層網路的結構圖，標出每一層的梯度方向，用不同顏色的筆標註了梯度消失和梯度爆炸的區域。
梯度消失的根源在啟用函式。用ReLU替換Sigid，大部分情況就能解決。如果還不行，考慮殘差連線。
他講這部分的時候語速比平時快，但每個步驟都講得很清楚。群裡有人在同步截圖，有人說記筆記記不過來。林晨看了一眼聊天框，說了一句：課後我會把白板的截圖發到群裡。現在先聽。
答疑結束的時候已經十點半了。林晨關掉視訊會議，揉了揉眼睛。釘釘群裡還有十幾條未回覆的訊息，都是學員下午發的問題。他一條一條看，能一兩句回答的就直接回，需要看程式碼的就讓他們把程式碼貼到共享文件裡。
有一個學員晚上十一點還在群裡問問題，林晨回了一句：先睡，明天再看。然後他關掉手機，去廚房倒了一杯水。
陳銘有一次在T廠的茶水間碰到他。那是個週三的下午，林晨剛從會議室出來，手裡端著一杯黑咖啡，靠在茶水間的吧檯邊上刷手機。陳銘走過去接熱水，瞥了一眼他的螢幕，上面是釘釘群的訊息列表，密密麻麻的訊息全是學員發的程式碼截圖。
你最近週末都在忙什麼？陳銘問了一句。我看你釘釘經常線上。
在線上帶幾個人學AI。
免費的？
免費的。
陳銘點了一下頭，沒有再問。他端著水杯站在窗邊，看了一眼樓下的停車場。兩年前他們面試的時候，林晨的簡歷上寫著從零到拿到offer用了九個月。陳銘當時就記住了這個人。
