模型的准确性和泛化能力。例如，通过增加隐藏层的数量和神经元的个数，使模型能够学习到更复杂的音乐特征；运用正则化技术，防止模型过拟合，确保其在不同的音乐数据集上都能表现出良好的性能。
二、数据训练
数据训练是构建人工智能音乐审美评价体系的关键步骤。为了让人工智能模型能够准确地模拟人类的音乐审美判断，需要收集大量的音乐作品和人类审美评价数据。
音乐作品的收集涵盖了广泛的范围，包括不同风格、不同时期、不同地域的音乐。从古典音乐的代表作品，如贝多芬的交响曲、莫扎特的奏鸣曲，到现代流行音乐的各种流派，如摇滚、流行、电子等；从西方音乐的经典之作，到东方音乐的独特瑰宝，如中国的传统民乐、日本的雅乐等。这些作品构成了丰富多样的音乐素材库，为模型提供了全面的学习资源。
同时，收集人类审美评价数据也是一项艰巨的任务。研究团队通过多种途径进行数据收集，包括在线问卷调查、专业音乐评审、音乐论坛讨论等。在问卷调查中，设计了一系列详细的问题，涵盖了对音乐作品各个方面的评价，如旋律、和声、节奏、情感表达等。邀请了不同年龄、性别、文化背景的人群参与调查，以获取多元化的审美观点。专业音乐评审则从专业的音乐角度，对作品进行深入分析和评价，他们的意见为模型提供了专业的指导。音乐论坛讨论则收集了广大音乐爱好者在自然交流中对音乐作品的看法，这些真实的反馈反映了大众的音乐审美倾向。
收集到的数据经过清洗和预处理后，被输入到人工智能模型中进行训练。在训练过程中，模型不断调整自身的参数，以最小化预测结果与实际人类审美评价之间的误差。这个过程需要大量的计算资源和时间，研究团队利用高性能的计算集群，加速模型的训练过程。同时，采用了分批训练、随机梯度下降等优化算法，提高训练效率，确保模型能够快速收敛到最优解。
随着训练的不断进行，模型逐渐学习到了音乐作品的各种特征与人类审美评价之间的关系。它能够识别出不同风格音乐的特点，理解不同情感表达的音乐表现方式，并且能够根据音乐的文化背景进行更深入的分析。通过不断地学习和优化，模型的性能得到了显着提升