用 Codex+Astra 直接改权重：鸟类声音分类器准确率 84.3% 提至 88.75%
dansitu · x · 2026-11-03
作者 dansitu 用 Codex+Astra 对一个鸟声分类项目（麻雀/鹦鹉/背景噪音）做实验：让 agent 拉取 float32 tflite 模型、在本地复现 Edge Impulse 结果后直接编辑权重，无需重训练。
配图显示实验已完成，共评估来自 820 条标注录音的 12,147 个窗口：
- float32 完整数据集：84.30% → 88.75%；holdout：84.07% → 89.00%（holdout 未用于选择修改）
- INT8 完整数据集：85.25% → 89.57%
具体改法有两条：对最终层权重沿时间轴取平均，降低对叫声在窗口内位置的敏感性；将 parakeet 偏置下调 1.0，抑制过多的鹦鹉预测。模型体积不变，代价是 parakeet 召回率从 96.58% 降至 93.38%，麻雀和噪音召回率提升。
所属事件:实测 Codex+Astra 直接修改模型权重，鸟声分类准确率升至 88.75%(3 条相关)→
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