TA的每日心情 | 开心
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 & P7 C6 q3 c9 e# {" b) w; e: }
0 d* G: _3 g) a+ e1 ^5 t, a* k提前声明啊，下文中所述女性，均指平凡（trivial ）女性，不包含爱坛各位女生，当然我领导也不在内。
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跟大家汇报一下最近的学习心得。
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! c' G7 J' h' K' `! B% g& a" z因为什么引起的呢？这不社长在日志里公布了一批食品，其中提到了某饺子馄饨品牌，然后引起我的感慨, l; F5 @ Q& S7 q1 I9 R
' |1 k- j( y1 m最怕这种品牌问题。简直送命题。
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比方领导说，去超市买两个番茄酱罐头。到了一看，嚯~~~，这满架子的罐头，长得都差不多，买哪一个？甭问领导，问了准是“就平常咱家吃的那种啊。。。”。到这儿就得打住，不然再问就是“你连咱家吃的那种番茄酱都不知道？。。。”后面准挨一顿呲叨。
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这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。
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+ p' u9 D- H. q" G我做研究生的时候，在系楼底下机房里，贴有这么一张告示，大意是:“our mind reading technology is not mature yet”，除非你能清楚地告诉我你碰到的问题，否则我爱莫能助。。。
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当时就震惊于网管的总结能力。准确地总结了一般理工男和平凡女性（参考置顶声明）相处中的困惑。我用两个广为人知的例子，描述一下这种困惑：$ s, J5 Y1 G3 a; G' P& ]* R* Y
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Example 1：
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. Y, c! Z1 R; D& u' N. E- Q1 u咱去哪儿玩啊？* u4 K) H2 ^9 C
都行2 a1 Q! }: [- Q7 l
那咱看电影吧
' X/ M- X1 v4 u! i太老套了2 I- |0 L8 d7 ]
那咱打保龄球吧？
& i$ y5 B% O( Z+ z. \; b' J大热天的。。。; R. s6 r: M1 w' J1 K# b
那咱去哪儿玩啊？4 O* j6 G% B# h" `+ l$ B1 R
都行
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咱今晚吃什么？5 q" f4 I3 f8 a P8 e
随便
1 a. v" t: m |4 |那咱吃火锅？% ^; B8 L6 Z* F; G5 @6 u* q7 x
吃火锅长痘痘。
( A; K. o$ R; ^! ^6 D那咱吃烧烤?
' W& [! C, V$ d* k# Z上次刚吃的烧烤。% {9 Y4 H- h8 m- Q* `
那咱吃什么？! ~- q' t; q( b( [: o; K
随便
+ C2 L% C$ z+ m; J( @) f3 |) IExample 2：/ _+ {% l5 K0 D/ l) G
Houston, we have a problem. 4 j% G' v( k5 J: |# r4 N. F
What?
7 Y; `' D# ?3 e! f* q. ^( r2 g8 YNever mind
; [! j2 Z" R( M$ mWhat's the problem?
; n) P' k: g- h. G' M; e. r0 `Nothing
7 |. O! {& l/ V# U' m1 F% ?, ZPlease tell us?
' u" G* ~$ N- l5 T: wYou know what the problem is.
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女士们不知道读心术尚未成熟么？为什么明明有答案却不肯说出来呢？这种我猜我猜我猜猜猜的游戏实在是让人恼火。。。这个问题一直困扰着我。直到最近我学了机器学习，豁然开朗。
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: U' S3 W( D$ p7 J) O先说说什么是机器学习吧。简单（不严谨地）说，就是让机器学会干活儿。干什么活儿呢？，不是烤肉松包，换门铃这种。比方说，让机器学会如何认出一只猫。早先的思路是总结出猫的特征，输入机器中，然后让机器每见到一物件就按这个标准判断是不是猫。这条路就叫专家系统。比如说吧，告诉机器，猫，乃是有四条腿一脑袋一尾巴的毛茸茸可爱小生物。但效果并不好。比方说来一哈巴狗，机器就puzzle了，这是猫吧。。。总结出的规则，难免挂一漏万，所以不能这么教。那怎么教呢？人类也是经过长期的实践，发现一条路，靠training。# Q% ^9 e# N: c+ _6 W9 K5 m
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具体怎么叫training呢？得这样，仿照人的神经网络，搭一个基于代码的神经网络。然后给他看一个猫（的照片），告诉他，这是猫。再给他看一其他物件（比如说哈巴狗）（的照片），告诉他，不是猫。如此反复，让他自己悟去。这样才能完整了解猫这个概念。$ u# e, N/ O8 ]$ j7 H
. t b; e& {1 j( j5 l' V看到这里，各位男同学觉得眼熟么？7 [0 R* C; I J- B7 _8 |, r
再来看看前面的两个例子。。。, f( ` V8 W8 ~/ \/ x- L/ \6 x
xxx，这两个例子不就是training么？搞了这么多年理工，实验品竟是我自己。。。# U/ ]# `9 |) A O
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别急，还没完。神经网络training最怕什么？有同学可能说了，最怕training不足（under training），网络把别的动物认成猫。不对。学习能力里最重要的是什么？是泛化学习，举一隅而反三隅是也。还拿认猫来举例，我们希望的机器学习是认识猫这个抽象的概念，而不是某一只或某一种具体的猫。比如说吧，如果你给机器看的猫都是黑猫，机器很有可能在猫这个概念里加上黑色这个本不应存在的多余限制。现在再拿校长家的雪球给他看，他就不知到是猫了。Training最怕的就是这种over training。因为under training还可以通过继续training来完善，但一旦over training了，再想泛化就很麻烦了。
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/ O4 h; T- O, O, a# x! l' E其实平凡女性总是期望能提高在一起的机会成本，以消灭任何未来的潜在竞争者。往野蛮了说，有南太平洋岛国悬崖跳水求婚的风俗，往文明了说，有“钻石恒久远，一颗永流传”的婚戒。你能付出最宝贵的机会成本是什么？有人说没钱人的钱，有钱人的时间。我觉得不对，你最宝贵的是，你那颗大脑，以及里面的那张神经网络。听到这里，有没有后背发凉的感觉。。。当你和爱人达到默契，她一个随便，一个都行，你就知道她想什么，喜欢什么了以后。。。您还有回头的路么？* B1 m" v, x0 ?+ X
$ Z- L9 r! r* K$ q; h$ p1 Z u* m弱水三千，只取一瓢，变成了：弱水三千，只能取这一瓢了。。。有没有生活中经历过，和伴侣分开一阵子，觉得哪哪儿都不对劲。。。
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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。+ M- P8 g+ D1 O5 \$ N6 p1 v2 D
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这就是为什么耗子医生于半夜1点看奥特曼，为什么你的另一半拉着你看脑残剧。这就好像建国初期，资本家腐蚀我党干部一样，不怕你不喜欢，就怕你不看。只要看了，就会留下烙印。这种training是潜移默化，润物细无声的。插句题外话，最近爱坛上几位男同学在交流追剧心得，难保不是被调教，哦，不，训练地小有所成了。。。7 {+ d Q5 B9 f& N2 N6 ~! P
1 Y& `8 o3 ?" V* y. C- W( r对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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发表于 2022-1-17 20:56:19
% q+ `2 @% p8 E, P8 n
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道