好的結果，不一定一開始就好

今天和老板討論資格考試的東西。


我的新方法，需要調參數，經過很多的iteration， 結果才能出來。我給老板的結果，是自己跳了很久，出來的好看的結果，才呈上去的。


老板說：我們做研究的，做出來的方法不一定要對每個問題都出好的結果，也不是用什麽參數都給你好的結果。（當然，理想主義來說，有當然好了。） 我們在研究的過程中，應該展現給別人的是，改變了參數，會是什麽樣子，改變了 iteration 的 number，會對結果有什麽影響。。。。。我們是要explore，不是states 我們的東西是好的。


哦哦哦哦哦哦哦，黃婆賣瓜，不能自誇。。。。。。要和其他婆交流，討論，創新。。。。。。。。。。。



另外，程序在不停的iterating 的時候，我比較急進，希望比較早地看到正確的區域劃分。所以，參數的選擇有點不讓人信服。


老板說了一句很經典的話：好的方法，不一定一開始就很好，但是，結果可以很好。


結果，重新調整參數，用比較make sense 的方法來調，果然，一開始，並沒有正確的區域出來，但是， 結果比之前的激進派更好。

做人不也一樣麽？感慨萬分。