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 * M% \' F( i2 k/ f6 P. u0 M. G: `! G
/ X! v7 P) T, R) _7 u; {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。/ }6 r" c$ K8 X5 k. |
" d2 t+ j0 V8 ~' F G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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" `. h1 r( }7 d6 Y2 C" m/ G( P最怕这种品牌问题。简直送命题。
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: Q c- ]4 A! L+ K7 _7 J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。
- t6 o, `$ R1 t" ?这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。& \' B) u9 P: N! g! W- s r
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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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- e+ _( s8 d9 G# ~- \- T! s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：( W7 j7 A- s6 ?3 R) B7 s
5 F6 t' C" `) P2 l; LExample 1：6 m" p& Y$ [4 Z- s# f, e/ n S
% [# a ^7 M& G: d/ x0 p3 \( N1 V, H咱去哪儿玩啊？
- {8 }: O# q* O3 _都行# z! f' s- v0 O* h
那咱看电影吧9 y- ]+ ?2 d% e! z/ g
太老套了/ |, R! S9 C) W& o2 q2 F2 N
那咱打保龄球吧？2 R6 B- R9 F5 e" K$ E
大热天的。。。. r1 J. d& A8 E
那咱去哪儿玩啊？
' b* M" j! R! q% M# }都行0 p- k5 H- j1 C. O
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咱今晚吃什么？! U1 P4 \0 W! @! K5 E; J( a
随便" R: K* ?3 x/ d
那咱吃火锅？
1 G5 N" F* c' E2 i5 c# t吃火锅长痘痘。
i3 M: N# S" ~) D; b* J那咱吃烧烤?
7 l" @- [, h$ a) Y1 a: F' S上次刚吃的烧烤。3 v# \" _: _$ K( ?2 x7 M% ~
那咱吃什么？
* t$ H5 M- A4 t5 K1 j随便
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Example 2：
- b* _6 j3 c, r+ k* K& [/ i% i+ |9 BHouston, we have a problem.
# U& R/ B# K) ~$ i8 w+ TWhat?
/ |; \# w0 v! i& w* zNever mind
0 k& J# I. K$ u7 y* I4 _( h1 i7 {" [What's the problem? 9 E$ |; W1 H# O% m0 \7 \
Nothing
3 X L" H! _; _0 fPlease tell us?
& @: o! m7 U5 `* y9 `% o; yYou 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。, ^# `" T' u9 s8 I; F# V
& n `, `2 j" U# k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。' a8 y, \" ^- G
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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？
$ k# S( v, Y. A& H4 F# g再来看看前面的两个例子。。。
. Z. r! F/ ^& c+ V8 o6 n7 {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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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 }7 i6 M$ g- ^& o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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+ H0 b9 a3 I( |' ^2 M/ p为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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: ]/ X$ [9 K0 m' M8 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。。。6 y6 N9 o1 f/ R5 g6 A3 `
9 x i: ?, p; M6 L$ e( Z% _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