有一個科技公司，正在開發一個機器學習的系統，用來分析營銷活動的效果，讓行銷部門可以更有效率地使用預算和資源來吸引更多客戶。他們已經為這個系統提供了大量的訓練數據，並使用了最新的人工智慧技術，讓系統可以學習自己如何分析資料。
然而，在系統訓練的過程中，出現了一些意外的問題。因為系統使用了隨機梯度下降算法，每個參數值都會被調整多次，以找到最好的模型。但隨機梯度下降算法存在一個問題，就是有時候會出現參數進入死循環的問題，這樣整個系統就會陷入一個無解的狀態，無法繼續訓練下去。
因此，這個科技公司的工程師需要想出一種解決方案，讓系統可以順利地訓練下去。他們想到了一個方法，就是使用一個新的優化算法，稱為Adam優化算法。這個算法可以處理過多或過少的參數更新，使得系統可以更快、更有效率地收斂到最優解。
但是，隨著系統訓練的進行，又出現了一個問題。當系統收斂到一個局部最優解，就會停止更新，不能跳出這個局部最優解，找到全局最優解。這是一個普遍存在的問題，但是卻很難解決。科技公司的工程師嘗試了多種方法，包括增加訓練數據、調整模型結構、使用更複雜的優化算法等，但這些方法都沒有給系統帶來很大的改進。
後來，他們想到了一個簡單又有效的方法，就是在系統訓練的過程中，將一部分參數值隨機設置為負數，使得系統可以跳出目前的局部最優解，找到更好的答案。這個方法非常簡單，但卻非常有效。經過多次實驗證明，這個方法可以有效地提高系統的精度，使得系統可以更好地分析營銷活動的效果。
最後，這個科技公司的機器學習系統達到了非常出色的表現，得到了行銷部門的高度評價。這個事件表明，在科技的發展過程中，常常需要不斷地遇到和解決各種意外問題，但正是因為這些挑戰和解決方法，才會推動科技的不斷進步和創新。