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3. 收集更多的数据，增大序列长度L，得到更加精确的一系列模型M<sub>l</sub>；
3. 收集更多的数据，增大序列长度L，得到更加精确的一系列模型M<sub>l</sub>；
4. 如果随着L增大，模型的复杂度发散，即<math>\lVert M_l \rVert \to \infty</math>，那么回到第二步，得到更高级模型M<sub>l+1</sub>；
4. 如果随着L增大，模型的复杂度发散，即<math>C_μ(M_l) = \lVert M_l \rVert \underset{ϵ \to 0}{\to} \infty</math>，那么回到第二步，得到更高级模型<math>M_{l+1}</math>；
5. 如果模型复杂度收敛，意味着重建好了一个合适的ϵ-机器，程序退出。
5. 如果模型复杂度收敛，意味着重建好了一个合适的ϵ-机器，程序退出。