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 / r+ {1 B9 | |8 x
1 x7 e l# D+ ]+ E1 K) l7 ^" g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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3 f+ q" N* b/ t: K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
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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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; q; f% |: {" ?9 Z) O( \6 M) x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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$ ]6 I! L% i! z7 J) G b1 m这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。3 H, ]+ S( q7 @' R& b* A; b+ E
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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。。。& a- j& s4 s* h( x# M
4 \8 Y6 j) }+ [9 C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：! g1 k4 K: N& u* E& \4 C9 e7 ]* f
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Example 1：
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咱去哪儿玩啊？
0 u* M9 y4 d% D* z6 S都行3 F% g9 I+ Q/ m7 }, Z3 }- V3 W; D3 ]
那咱看电影吧% f% ~5 w! G" J" d; R
太老套了1 c0 _6 u2 q$ \) ], j9 R3 N
那咱打保龄球吧？ c' A6 _1 L" ~7 H; I
大热天的。。。* I' w2 H5 I' C1 g
那咱去哪儿玩啊？
( O3 [; B- w% V都行
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; H4 S" v5 T: d3 [8 Z: I咱今晚吃什么？
# A: r1 ]5 ]/ m6 E: t' f- M. ?随便9 N4 g* X8 F" t
那咱吃火锅？
4 ^& q; ]2 y' U) ^" z/ x0 o8 U吃火锅长痘痘。
* K7 a: R9 G* X# u# o F那咱吃烧烤?
1 y' _' D" J2 X4 O4 M7 T2 v2 }; K上次刚吃的烧烤。
* n6 p8 r+ z+ N: }2 z9 Z! T& E: P那咱吃什么？, p4 Q- z) \5 `4 W. _9 M/ k* [
随便
* F& ]; m' M! v* L
Example 2： W4 a2 K$ G0 V u' |* V: p3 F
Houston, we have a problem. 9 D9 M4 |9 ] X
What?
% O5 c* ^* W% lNever mind
4 P$ c; s9 f$ L* b8 q1 T# MWhat's the problem?
$ i+ k" `/ r# N: r" q. {9 O2 s6 uNothing 0 S. g. |; ]: p$ P, W( q; ~" C
Please tell us?
) P: v: W" `$ n0 P1 lYou 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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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。
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% j- I# G2 b& P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。7 H0 ^3 d8 a% f( J* D' r0 O# p
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
) D% {5 x6 }! n4 p0 c再来看看前面的两个例子。。。
. R7 I; H5 S/ Qxxx，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。。。
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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。; p7 P% C+ y5 }6 I) }/ n% A
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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？! T$ I9 q8 c0 _/ U( Q0 T" i$ ?
Y) `: [+ O# F) C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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+ F' N. c" J6 \4 M8 O为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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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。。。
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9 Q5 v$ k& V! N! e对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。7 z8 [2 F# `9 \9 k% F6 X
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发表于 2022-1-17 20:56:19
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道