第195章 启动数据收集（3/3）

远在盐城的老周也时刻关注着数据收集的进展，他每天都会给林默发微信询问情况：“林总，数据收集还顺利吗？需要我们再寄点糯米粉过去吗？”

“周叔，一切都很顺利，谢谢你的关心！” 林默每次都会耐心回复，“你们寄来的糯米粉品质很好，制作出来的样本数据很稳定，为我们的模型训练提供了很大的帮助。”

到了第十天，团队终于完成了 500 组样本的数据收集工作。林默打开样本统计数据库，屏幕上的数据令人振奋。

“完美！” 林默激动地说道，“临界样本（略不足 + 略过度）的占比达到了 40%，远超我们设定的 20% 目标，而且数据合格率平均在 97% 以上，样本分布均衡，数据质量很高。有了这些样本，我们的深度学习模型训练就能顺利推进了！”

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陈曦看着这些数据，心中充满了信心：“这些样本涵盖了不同发酵等级、不同环境温度、不同批次糯米粉的特征，而且临界样本的数量充足，模型一定能精准学习到不同状态下的特征差异，尤其是那些细微的临界差异。”

苏晚也露出了欣慰的笑容：“这十天虽然很累，但看到这些成果，觉得一切都值了。通过这次数据收集，我也深刻体会到，传统工艺的经验可以转化为可量化的标准，再结合现代科技，就能实现精准控制，这也是我们‘糕小默 2.0’的核心竞争力。”

小王则迫不及待地说道：“现在数据已经收集完毕，我们可以马上开始模型训练了！我已经做好了数据预处理的准备，明天就能将数据输入模型，进行迭代训练。”

林默看着团队成员们疲惫却充满斗志的脸庞，心中十分感动：“这十天大家都辛苦了！但这只是模型训练的开始，接下来我们还要投入更多的精力，确保模型的识别精度稳定在 90% 以上。我相信，凭借我们收集的高质量样本和团队的努力，一定能攻克算法难关，让‘糕小默 2.0’早日量产。”

当天晚上，团队没有举行庆祝活动，而是简单收拾了车间，整理好了所有样本数据。陈曦将 500 组样本数据进行了预处理，包括图像归一化、数据增强、特征提取等，为第二天的模型训练做好了充分准备。

苏晚在整理数据收集表时，看着那列预留的 “传统手测评分”，心中有了一个新的想法：“等模型训练完成后，我们可以将机器识别结果与传统手测评分进行对比，看看模型的识别精度是否能达到甚至超过人工水平。如果可以，我们就能真正实现‘机器替代人工’的目标，为后续的规模化生产打下基础。”

林默点点头：“这个想法很好。传统手艺的经验是无价的，我们的目标不是抛弃传统，而是让传统与现代科技完美结合，让非遗手艺在新时代焕发新的生机。”

夜色渐深，车间里的灯光渐渐熄灭，但团队成员们心中的希望之火却越燃越旺。他们知道，接下来的模型训练将是一场硬仗，但有了这些高质量的样本数据，有了团队的团结协作，他们一定能取得成功。而陈曦提出的 “光线补偿算法”，也将在后续的模型优化中发挥重要作用，让 “糕小默 2.0” 的视觉识别系统能够适应不同的环境条件，实现更精准、更稳定的识别。