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然而，正是因为深度神经网络模型是一个层级多、参数多的巨大系统，因此便存在海量的调参需求与相当的调参计算。“甚至有些技术工程师一天下来，其他的什么都没做，只是在调整参数，这是一个很常见的情况。”前述开发者向21世纪经济报道记者感慨道。不仅是超量参数带来了调参难，随之也形成一系列问题。“比如，在做跨任务（例如从图像到语音）的时候，相关的调参经验基本没有借鉴作用，经验很难共享，”周志华表示。同时，结果的可重复性也非常难，“整个机器学习领域，深度学习的可重复性是最弱的。哪怕同样的数据和算法，只要参数设置不同，结果就不一样。”

中学生哲学课教导我们，存在决定意识，意识反过来影响现实。一旦某种生活观念固定下来，就不是能轻易改变的，甚至会决定新的现实。社会学理论告诉我们，年轻人同龄群（peer）相互间的影响远超家庭、学校等社会组织的作用。年轻人的不婚观念，尤其年轻女性“我的肚皮我做主”的生育权观念现代化，或许是五千年中华民族延续最大的拐点。

他还被怀疑配合政府造风口。“政府都希望出亮点”，有自主创新、核心技术，还有共享经济、智能制造，而关锡友“所有的亮点和风口都有，吹得太大了”。离职高管牟亮认为，关锡友把自己套进去了，“身不由己，完全走形”。沈机集团控股股东是沈阳市国资委，国企思路一般较为稳妥保守，如此大开大合，并非传统套路。

怎么来解决这个问题呢？实际上就是要解决从‘Without’到‘With’理解的问题。人工智能现在有两种基本方法，一种是用符号模型来模拟理性行为，符号模型可以表达信息的内容，所以它是在一个语义的符号空间里头，但是非常不幸，这个离散的符号表示，数学工具很难用，很多数学工具用不上去，所以它发展很慢。在模拟感性行为的时候，我们用的是特征空间的向量，向量就是数，可以把所有的数学工具都用上，优化的工具、概率统计的工具全部用上。所以数据驱动方法这几年发展非常快，再难的问题，下围棋非常难吧，计算机也可以‘算’出来。但是它有一个非常大的缺陷，它是在特征空间里，缺乏语义。我们用数据去训练一个模型，所谓‘黑箱学习法’，加上你的数据质量不高，很难学出有用的东西。什么叫概率统计？重复多了就是真理。如果数据质量差，充满了‘谎言’。谎言重复多了，就变成真理了。

网红没落城市——甘肃省玉门市旧城。曾经是中国第一个石油工业城市，因油而兴，也因油而废。在人口急剧外流的同时，当地的房子，已经失去使用功能，成了真正的钢筋水泥。无人居住的老房子，夹在南边的雪山，和北边的炼油基地之间，成了难以处理的遗产。1一平米100块钱，房子不如白菜珍贵

新的路径？既然深度神经网络模型存在痛点，那么，在对其进行优化研究的同时，也不得不令人思考：是否存在其他深度学习模型的可能性？这就涉及到深度学习的本质问题。事实上，深度神经网络的最重要的是特征学习（表示学习），即计算机能够自行学习原始数据的特征、提取特征并表达出来，而这背后的核心是逐层处理。“与传统机器学习技术相比，深度学习抽象级别不同，深度学习可能拥有很高级别的抽象。”前述开发者向21世纪经济报道记者解释道，“计算出特征之后还会继续计算特征的特征，最终放到模型里。”