祝各位在新的一年里： 反向傳播梯度永不消失/爆炸，學習率衰減恰到好處 Adam優化器β1和β2調參必精准，收斂速度飛快 BatchNorm均值方差計算必穩定，推理模式切換必順利 Dropout隨機失活必有效，過擬合風險永不存在 L1/L2正則化系數必合理，模型稀疏性恰到好處 卷積核權重初始化必成功，特徵提取能力超強 RNN梯度截斷必及時，長程依賴捕捉必準確 LSTM遺忘門控制必精准，信息流動永不失衡 Transformer注意力權重必聚焦，長序列建模能力超強 GAN判別器生成器博弈必均衡，模式崩潰永不發生 強化學習探索利用平衡必合理，策略梯度估計必準確 貝葉斯優化超參數搜索必高效，全局最優必找到 分布式訓練AllReduce通信必高效，梯度同步永不出錯 混合精度訓練必穩定，顯存佔用大幅降低 知識蒸餾教師學生模型必契合，模型壓縮效果顯著 自監督學習預訓練必充分，下游任務表現優異 對比學習正負樣本構造必合理，特徵空間區分度超強 聯邦學習客戶端選擇必合理，模型聚合效果顯著 差分隱私噪聲添加必適度，隱私保護效果顯著 模型可解釋性方法必有效，特徵重要性排序必準確