TA的每日心情 | 开心
2026-2-7 02:13 |
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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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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。$ G2 _: j' W, k) G3 S, e9 p: x: H6 \
& I( C3 L+ [- K# v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
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最怕这种品牌问题。简直送命题。1 f! Z b. [5 e1 N; L y6 J
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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。; s( g' X- f# ^
3 x. r4 U- b5 m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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! a V3 P4 ]. _& A5 j5 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：
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- B8 v+ U/ y& _0 q8 x8 X& }Example 1：
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咱去哪儿玩啊？
5 c( L) d2 z# [2 v; n1 q* {) Z都行* v( B- m5 d& A) f7 B3 e, ^
那咱看电影吧
' x) Z2 N' R$ Q" d8 T1 x太老套了1 E, }; {3 Y+ i% b, V7 X
那咱打保龄球吧？# U8 H8 `2 A' Q% x$ b/ c. g# K8 y
大热天的。。。
, }+ D W# M/ b( }& [4 {! b/ f那咱去哪儿玩啊？
/ W" i% K1 p8 v6 P* @都行' U ^) w; `# d% Z. M
8 k$ W/ m( x4 X! q咱今晚吃什么？
! T' B: U8 k7 ~随便
& o/ N7 E& w' i) v! P, E那咱吃火锅？
, P+ a0 j! G" e# V* d1 O吃火锅长痘痘。. i9 T; h! I9 i4 G/ n1 l
那咱吃烧烤?
5 c2 q# }1 K% x2 v6 U% ~- U上次刚吃的烧烤。
" y) S7 v3 u( f6 e6 J- ~5 l那咱吃什么？
8 ]1 l9 A7 K% d# j$ }+ _" [ A随便
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* p+ E' q4 J! K. l; b R/ W' SExample 2：
( |* u/ O- Q* Q* cHouston, we have a problem.
, ^2 H7 w5 m) z1 @1 {( Q5 VWhat? ' I. a9 [, j4 R# ]* `* t5 u( v* e
Never mind & P4 o2 o6 a" I( `- K* r# b+ D
What's the problem?
/ A0 V# ^1 x5 {' Q* aNothing
: Z8 k' ^7 g" }# H3 qPlease tell us?
3 @0 i* |" Z3 |/ V: ]You 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。* S8 |) ?$ ~" f4 }5 {; V, K7 o2 k$ w
$ B- t* M/ G+ R# P& f& N( r# z: g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。" I) L D# p2 a" _; k. @3 W1 t
4 z3 u7 v0 w& `" i看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
2 F9 F: m y, i- F再来看看前面的两个例子。。。3 x- W2 m W$ \& ^2 T" W
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。。。) a* p& u) V6 h' t
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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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% o' ^; I$ f2 H. f4 Z7 B' U7 w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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; v& b) X5 A4 H2 h& N! c( n9 G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。
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6 M8 C* K$ ]' M, f: v) K2 D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。。。8 h. X2 f2 S1 B) Z
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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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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