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 & y& w, f1 F8 m" Y" D: w! s8 [
+ D7 o5 l" k1 J8 N& ]% s) X4 w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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3 f/ v! y, {$ l2 E6 H4 ?! _" N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。- I! u G( H/ e8 W V4 q0 L0 P
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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。
2 N: u9 j7 J: d& @9 `5 [: o; ?# ^这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。
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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。。。; J$ x6 |; K3 A+ ?! o- m
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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：
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咱去哪儿玩啊？( Q0 v5 S k: R$ p' `% e# m
都行
O9 c% k# K6 f) w: D4 R那咱看电影吧8 `0 {* X! i9 w4 O d1 l
太老套了
% { L5 X' c2 ^* [. g那咱打保龄球吧？
" K; ^7 J$ E- G$ L9 u4 \+ P大热天的。。。! \4 p+ T# O* U- A- ^% Y
那咱去哪儿玩啊？
l) D9 U$ j3 X0 h都行
) ]" H Q- X; y; T& o
$ W" Y3 ^1 E( n咱今晚吃什么？7 p+ q" K) [0 V# S% D# [6 D
随便$ I0 Q0 H4 H1 l6 l( j
那咱吃火锅？# M0 e2 L; W$ f# S U2 }
吃火锅长痘痘。
1 S$ t7 {/ M) E0 |/ j那咱吃烧烤?
+ G. D4 y" Q k# `; ?4 Q上次刚吃的烧烤。$ X4 e; d$ B9 ?: h7 G: T
那咱吃什么？
) L0 Q' H6 r9 {' g9 x随便
% i2 H2 @7 K, E" _) o! S- I8 V$ _. b4 n: O
Example 2：( l1 ~3 N6 Q5 M# }8 ^2 ]
Houston, we have a problem.
; ?9 i4 L$ l& z# g5 wWhat? 1 [7 P5 m1 A' b" z
Never mind
( H H4 f+ M% [$ i. LWhat's the problem?
" ~, _0 M4 z! Y: b. eNothing ( s8 s5 W" Y8 a5 D+ B
Please tell us? 2 _- C1 A8 \3 o! C* v! h6 v5 W, d* x
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。; q, [. F+ S# |+ s
$ c2 R/ _9 E4 t. X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。6 }/ c8 k7 _& X5 W
( G4 y3 t* m' P" y/ j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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" S& A) n5 r! b* V7 T8 K& C8 M看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
- Z1 V) _4 C! c9 c) Y再来看看前面的两个例子。。。
' {1 N a2 j$ N6 @4 H! H: ^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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; I/ R: ?) S$ q, w3 s4 _8 V v- T% w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 s2 K0 I2 j' H, ?9 ]* M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。。。1 C$ k' P% q" B+ A5 A( F$ k; h( r2 M
& |; A( R. W- |; w7 p为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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8 t. y( ~$ }( U/ [# A6 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。。。
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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
, f5 g: E0 W; \" K' i+ B
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道