TA的每日心情 | 衰
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 ; \7 ~+ x2 ^- T5 S7 L+ P' t
5 X* L* |% C+ x' }5 L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。. x* l6 c1 w0 C' W2 ?7 z( g
' r' d- j- Z! y: D9 T跟大家汇报一下最近的学习心得。
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V, |9 Y, h" s7 R+ p5 ^5 k0 c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3 R \4 _0 l- T" W% D
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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。6 w" R- o; _% J" S) W
- n! o0 q8 ^8 m, f' o& u+ A8 d" z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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- V5 i2 u, }( l1 x& [' g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：
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Example 1：
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8 {3 g( G: s, D咱去哪儿玩啊？3 h- D& t5 B& ?' q5 g% S
都行; l' b" h6 y- Z% x, e( Z
那咱看电影吧
/ H4 |2 ~+ ]* g) ^$ G太老套了9 {' j) o- U$ s+ o7 }; h3 S8 T
那咱打保龄球吧？
6 e" _, j, P" m1 l0 u! D4 o- [3 g大热天的。。。
' n* s' ?- A D2 w( ~$ t$ |那咱去哪儿玩啊？
8 M. I/ G" H, o: i9 z都行* m' `9 @, r: M/ L
0 W5 Z1 j; Y7 o m( w咱今晚吃什么？
& I5 k! K" U' ^- Y6 @4 ?随便
; D6 c, d% l9 @那咱吃火锅？- y4 C4 X0 v; ?* J. m( u& d
吃火锅长痘痘。" o+ O; [/ I, y7 t2 v
那咱吃烧烤?+ a5 i7 b$ a R/ R( x
上次刚吃的烧烤。* N8 M5 M) m: J7 {. E
那咱吃什么？8 D# ^/ @0 r/ R z
随便
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: r9 V; l9 K' H) m: WExample 2：3 A* V: p: p6 z
Houston, we have a problem. 3 S) k: K7 `- [: a9 s1 G: Y
What?
3 X* i; i9 u' W# f7 j% [' sNever mind
) K, {( ?) @$ J, B9 ]4 ?! v. zWhat's the problem? 7 ?1 N7 e7 Y" W& b
Nothing
! Y% n) h6 u9 RPlease tell us?
; R( ^+ L# ~# _) B) U3 V! ? K8 CYou 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。6 F! g% ~% ~6 W( p" X
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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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, G8 {: ~0 p4 t9 \0 X$ {4 L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。' S' r o' F5 X- b6 E# Y
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？2 b! R/ I8 P1 h# l. g6 J7 k
再来看看前面的两个例子。。。/ U J$ q6 h) C c3 E, N' Q8 d: E
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。。。
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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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! ^2 K' ^# w& X* L2 i% m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？
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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。 o+ Z' n5 u8 e
2 [! X: c0 k6 C- c5 b- H3 K( l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。。。* P- O: ^! L+ c2 n. e
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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。7 h0 s1 | K" g1 f
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雷达卡
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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