读者也是作者 | 985学生机器学习的经历自述

我们计算机视觉研究院已经成立，我们主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！

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 机器学习经历自述 

我们永远不知道接下来面对的是什么，但是只要我们确定好方向并且努力地向前走，那么下一站一定会是幸福！

机器学习经历

前段时间毕业设计需要的时候才开始学习机器学习，所以能力和经验可能还不够，但是还是想把自己的学习经历以及自己对机器学习的理解简单分享一下，希望后者可以从我这个刚入手的机器学习者的经历中更浅显易懂地理解机器学习，也希望比我更早进入这个领域的前辈们提供一些经验可以帮助到我。

简单说一下我自己对于机器学习的理解。在我看来机器学习就是首先有一个输入和一个输出，我们可以把输入和输出的关系看作是一个函数，那么既然是函数，函数中肯定会有参数，那么这个参数怎么得到呢？其实我们就是通过机器学习的方法让机器自己去确定一个最好的参数。那么什么样的参数才算是最好的参数？这里就要有一个预测值，我们可以先给这个函数一个随机参数，然后给定一个输入就会产生一个由随机参数确定下来的输出值，我们把这个输出值就叫做预测值，这个时候我们可以比较预测值和真实的输出值之间的差距，这个差距就叫做损失函数。

举个例子，y=2*x+3,我们给定一组x的值就会产生一组真实的输出值也就是y，接着我们可以设一个函数y=w*x+b,在这个函数中w和b是未知的，我们机器学习的目的就是通过刚才的一组输入x及输出y确定一个最好的w和b。怎么确定最好的w和b呢？我们先随机给一个w和b的值，把x作为输入，这个时候就会得到第一组预测值，我们把这组预测值记作y_pre，然后把y_pre和y做差就会得到这组预测值和真实值之间的差距，也就是损失函数记作loss=sum（w*x+b-y）

我么想要通过调整w和b的值让预测值尽可能地接近真实值，其实这就是一个不断改变w和b来使损失函数loss达到最小值的过程。怎么改变w和b才能让loss函数最快的达到最小值？这里涉及到梯度函数的概念，所谓梯度函数就是将损失函数分别对w和b进行求导来确定w和b应该前进的方向。这个时候就又涉及到一个问题，w和b每次前进多少才合适呢？这个时候就涉及到学习率的概念，我们可以将学习率看成是每次前进的步数，将学习率和对应的梯度函数相乘就确定了w和b每次分别前进的方向和距离，学习率一般是通过自己来设置。在w和b每次改变后我们就会得到一个新的y=w*x+b的函数，然后重复上述步骤，重复多少次可以自己设置，但是并不是重复次数越多越好。最后我们就可以得到一个在给定局限内最接近真实参数的w和b值。确定好了参数我们就相当于把模型训练好了，之后再给一个原来输入x中没有的值作为输入，就会得到一个模型确定的输出值。

我们可能会经常看到前向传播和反向传播这种概念，还用上面的例子来具体说明，在我们刚开始随机给定w和b值然后通过输入x来确定一组预测值的过程其实就是前向传播，而我们通过损失函数求导来确定梯度函数的过程因为是和求预测值的方向是反着的，所以就叫做反向传播。那么为什么叫做传播呢，这是因为实际用的过程中往往不像我们举的例子那样仅有一层，实际中往往会有很多层，也就是我们通过将前一层函数的输出作为下一层的输入然后再有一个输出，以此类推传播下去，反向传播相当于一层一层地来求对应的梯度函数，从而确定每一层的参数。而在多层传输的过程中，有时候上一层的输出项比较多，这个时候就需要激励函数将上一层的输出值维持在一定的范围内，从而使下面的过程能够进行下去。

这些只是我对机器学习的一点浅薄的了解，后来因为毕设《基于机器学习的人脸识别》也一直还在学习相关的网络结构、卷积及池化等，但是学习的还不多，就先不谈了。

下一站是幸福

我是2020年6月即将毕业的一名北京985高校的本科生，在外人的眼里看起来可能会觉得就业前途一片光明，尤其是在我文化水平并不是太高的父母眼中，然而，现实却是残酷的。我不能说我的专业不够好，但是至少作为我们学校生物医学工程专业的一名学生，我总觉得自己在学校学的太广，而又没有在其中任何一个方面精通。投了简历四处碰壁，其实也可以找一些教育培训机构勉强就业，但是自己又知道那不是自己想要的。最后终于决定下来要往IT方向转行。现在我在一个远离父母远离家乡的一个二线城市学习web前端开发，准备从前端入门IT行业。一个人漂泊的日子并不好受，尤其是在和父母有了争执，没有了家里人支持的时候。碍于面子，已经好久没有向父母索要生活费了，每天早上七点起床九点到培训机构上课晚上六点下课，到出租房已经八九点了，还要抽时间去做毕业设计，周末还要去做兼职。

我说这些并不是想告诉大家我现在有多惨，相反虽然有来自各方的很大压力，但是我觉得自己现在很充实。最近常常想到《当幸福来敲门》中男主困顿不堪但是又一直努力追求的片段。没有一个人的路是和别人一样的，没有一个人的路是不需要自己走的，但是只要我们明确自己想做什么，努力走下去，下一站一定是幸福！​

不管遇到什么困难我们都要勇敢去面对，还有“计算机视觉研究院”陪着大家。在该领域遇到什么问题，你可以关注我们公众号，后台直接问问题，我们也会及时给你答复；你也可以加入我们，在学习群一起讨论，共同进步！

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