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
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6 p! w3 x5 j4 C% z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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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# ?" s/ q* ~* l3 x7 s5 ^% X" i# Q& o) A
8 e8 m8 y+ ^/ x4 U9 W最怕这种品牌问题。简直送命题。. a( W: I j t! O$ l! v% J' Q
, m7 U7 Y) Q! X& F: ?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。+ n* L$ x5 @% {
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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。。。
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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：
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Example 1：3 k S3 i$ ^$ x( t( ?" m
" ]& d- Q; p6 @/ }咱去哪儿玩啊？# @7 e; P' d `) h& a
都行
; L) e, s, y4 B' l; M7 s那咱看电影吧
6 T" {8 n" N: D1 p B# O太老套了& c. M# f3 M) J' A7 \ F
那咱打保龄球吧？
3 V3 M, a6 d' [1 ]% ^4 b大热天的。。。
0 ~3 U: ~9 v9 d7 R* A那咱去哪儿玩啊？
/ m$ E8 N9 f) Z3 N" [7 h都行
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咱今晚吃什么？
5 r& J1 Y h6 O5 i8 l随便
+ e6 N% l1 ]6 b( c- c, }* ^那咱吃火锅？5 ^, S. I$ }; J
吃火锅长痘痘。
! |# d- [2 @4 b% c1 C+ ^* _, @那咱吃烧烤?
2 q8 m, M! H' E- P% ^6 P5 q上次刚吃的烧烤。$ K: O, z5 {' r B
那咱吃什么？
V a4 z3 A/ q( Q. `$ c h" @( ^随便
# A& G0 N" G- V9 I' G" EExample 2：
9 Y" B6 d4 g% [7 IHouston, we have a problem.
4 s" p1 O( d$ b7 P( eWhat?
! H1 S! [ c8 D, \Never mind ) K2 l+ u! W) F- S, E: a
What's the problem?
+ G+ I$ } m- p" }) o/ `- r# @0 XNothing
8 j! E0 K) Y0 V9 M/ x6 x5 C% U8 {Please tell us?
1 q7 \8 T1 [; d2 P; DYou know what the problem is.
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% {' p- O( w( {+ W Y A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。8 a: D2 X. w. d( S/ j
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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。
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
0 U u' U; k- ]再来看看前面的两个例子。。。
& P9 |" V0 T' c, t0 g! [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。。。/ ]+ Q- t2 X: l% W
' [: r a, ]0 |6 q5 n6 m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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6 r! {" z: W7 h; I, u# f. Q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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3 O( o+ ?' m" M( W- w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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2 m4 d" m. K1 _$ {* `! s为什么相爱总是简单，相处太难？得training。* y) P/ G0 C4 j/ Y# G' g' z
& B/ u8 ^ \; D4 e0 l7 b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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1 P) y5 ?; { _' p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
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道