【Babble】批量学习与增量学习、稳定性与可塑性矛盾的乱想
一、开场白
做机器学习的对这几个词应该比较熟悉了。
最好是拿到全部数据,那就模型慢慢选,参数慢慢调,一轮一轮迭代,总能取得不错效果。
但是面对新来数据,怎么能利用已经训练好的模型,把新的信息加进去?
所以有很多人,包括我们组,一直想做好在线增量式学习。
(1)来一波新数据,(2)抽信息更新模型,(3)扔掉那些数据
用完的数据就扔掉,所以输入数据的顺序,会影响很大。
二、暑假结束了
在暑假的最后一天,发现过去的两周没有被最优利用。
如果我提前知道我的暑假有整整两周,那么我可以把python系统地学一遍,或者把C++从头复习一遍。
但是我暑假的状态属于来一天过一天,我并不知道暑假什么时候结束。
我就只能在懒散之余,把每天仅有的一点学习时间,用在可以速成的、我最感兴趣的东西。
比如看一篇文章,做两个折磨过我的题。
每天还算过的充实,但是回头去看整体,还是觉得有点可惜。
三、人生是一次在线增量学习
时间再拉大一点,比如长期计划。
人的想法是会变的,社会是会变的,
依照今天的想法,依照社会现状,制定了三年的学习、生活目标与规划,
过了半年、一年,有了一些阶段性成果,
幸运的情况是,实现了自己的追求、符合行业发展,庆幸及早的规划,
也有可能是,偏离了当前的追求、偏离了行业发展,甚至可能觉得过去的规划是一种误导。
这样来看,“早知如此,何必当初” 就是现实生活的稳定性与可塑性矛盾。
人生是一次彻头彻尾的在线增量学习,没有岁月可回头,愿无岁月可回头。
四、机器学习科学家都是哲学家
我们可以猜测明天,但不能预见明天。
为了明天更好的生活,
我们可以基于<今天>的经验,可以基于<昨天, 今天>的经验,可以基于<去年,今年>的经验。
利用多少/哪些历史信息,可以最好的预测明天,从而让自己准备好适应明天。
这真是个哲学问题。
但是机器学习科学家居然通过调参数就给解出来了。真是一群哲学家!
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