在机器学习里,课程学习是一种常用的策略,而心理学中有名的“逐步暴露疗法”,其实和人工智能里的“课程学习”的设计思路非常类似。怎么解读呢?一起来看看作者的分享。
课程学习(Curriculum Learning)是一种机器学习里常用的策略,它的灵感来源于人类学习方式:学习从简单的概念开始,逐步过渡到更复杂的问题。它通过模仿教育领域中课程安排的思想,设计了一系列有序的任务或数据集,让机器学习模型可以更有效地学习,加快收敛速度并提高最终性能。
课程学习的核心原理是模仿人类学习的自然过程,即先学习基础知识,再逐步处理更复杂的任务。在这个过程中,模型首先训练简单的任务,这可以帮助模型建立起对问题基本结构的理解。随着训练的深入,逐渐增加任务的难度。
这种渐进式地增加复杂度的方式,可以帮助模型更好地泛化到难度更高的任务上,避免模型陷入局部最优解,防止在学习初始阶段就遇到复杂问题而导致的学习困难或过拟合等问题。
步骤:
课程学习已经在多个领域已被成功应用,包括自然语言处理、计算机视觉和强化学习等。通过课程学习,模型不仅可以提高效率,还有助于提高对新任务的适应性和泛化能力。从课程学习的整个思路中,我们可以看到一个关键词“逐步”,它小心翼翼的提升难度,根据学习的结果来调整策略。这个思路也同样应用于个人管理,比如很有名的心理疗法“逐步暴露疗法”。
“逐步暴露疗法”(Gradual Exposure Therapy),也称为系统脱敏疗法,是一种常见于心理学领域的治疗方法,其基本原理是通过系统地、逐步地让当事人面对“引起恐惧或焦虑”的情境或刺激,从而减少当事人的恐惧反应和避免相应的行为。
逐步暴露疗法的基础是假设恐惧反应是通过学习获得的,因此可以通过系统的训练来“解除学习”。通过重复暴露于恐惧源,如果不出现预期的负面后果,那么当事人的大脑会逐渐学会不再将这些情境与恐惧或焦虑联系起来。虽然我们不一定会有心理治疗里的问题,但是我们可以借鉴这个方法的思路来改善生活中的小毛病,成就更好的自己。下面就简单介绍下这个方法的步骤(从个人改善-拖延的角度来描述步骤):
本着万物的思维皆可跨界的原则,我们介绍了心理学中有名的“逐步暴露疗法”,跟人工智能里的“课程学习”的设计思路非常类似,都是“先从最简单的开始,看情况,逐步增加难度,状态不错,继续加难度,状态不太好,回滚后减轻难度再来,直到达到比较满意的状态”(好像跟减肥、健身的思路也差不多)。
佛说,人人都有觉性,所谓觉性(佛性),就是自己是自己最好的导师,自己就是自己的光,可以照耀自己的路。当然,关键点虽是这样,但是没有他人已经探索的好方法的指引,成为“自己的光”也是相当难的。就像佛经里没有佛法,但是没有佛经,看不见佛法,差不多的意思。(已经尽力表述了,但是总觉得差点意思,还请各位看官不要执着于文字的表述啊,明白意思就好!)。
既然这么多字都看下来了,那就收藏下,后面慢慢练习吧!
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