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关于人工智能浪潮下浮躁的互联网行业的思考和自己的定位

好久没胡思乱想了,最近压力有些大,大脑有些乱。不止是最近要做的事情比较多,也有来自对未来的担忧。

我热爱计算机,因为和人比起来,我更喜欢和计算机打交道。

热爱计算机之后,我便不那么容易迷茫。对我来说,学好计算机,我便能获得满足感。而不同时期“学好计算机”又代表着不同的意义。大一时候,学好计算机意味着学会编程,于是我经常去机房写代码。大二时候,学好计算机意味着打好基础,学好各种专业课。大三时候,学好计算机意味着争取ACM比赛那块牌。大四时候,学好计算机意味着探索更多借助计算机可以做到,而人类做不到的事情。研一这段时间,我也在继续探索这件事情。

但渐渐地,随着知识越来越多,“学好计算机”这件“简单”的事情,也变得复杂起来。因为精力有限,坑却越来越大,我开始不得已选择性的学习,一些原本十分感兴趣,十分想去了解的领域,也因为“选择”而暂时摒弃掉。

这个过程中,我不得已的又开始“迷茫”了。在接下来的路途中,我又应该将“学好计算机”定位成什么呢?

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【深度学习】对模型复杂度的理解

今天在看李沐老师的《动手学深度学习》时,觉得有段话说得很好。

在这里记录一下关于模型复杂度对拟合以及调整网络节点数的思考:

欠拟合就是训练过程中误差难以下降,过拟合就是训练之后,测试误差要远比训练误差大。

如果模型复杂度太低(参数过少),即模型可训练空间太小,就难以训练出有效的模型,便会出现欠拟合。

如果模型复杂度太高(参数很多),即模型可训练空间很大,在大量样本输入后容易训练过头,便会出现过拟合。

所以控制好模型复杂度(参数数量),是调整欠拟合和过拟合的一种方法。

换句话说,可以通过训练效果的图表判断是过拟合还是欠拟合,以此为依据调整网络的结构。

比如如果欠拟合了,表示无法充分训练,可以将网络层的节点数量调大一些。

这样就找到一种调整网络节点数的依据,而不是仅靠经验。