w*f
2 楼
不知道为什么自从这次找工作以来我就特别不想上班了，每个月就挣那么一点钱，每
天还要早起，晚上回来都不知道什么时候了。我觉得一点都不值得。人家那些自己做生
意的，跟我们一样辛苦，但是人家挣得比我们多好几倍。所以我觉得现在上班真的一点
前途都没有，真心的还不如自己去干点事情呢。
唉，可是自己手里还没有钱，现在如果有人能投我一点钱我真的都想自己去干了。不
管怎么样我自己干肯定比上班好很多。还不用听别人指挥，想什么时候就什么时候上班
，挣的还多。
天还要早起，晚上回来都不知道什么时候了。我觉得一点都不值得。人家那些自己做生
意的，跟我们一样辛苦，但是人家挣得比我们多好几倍。所以我觉得现在上班真的一点
前途都没有，真心的还不如自己去干点事情呢。
唉，可是自己手里还没有钱，现在如果有人能投我一点钱我真的都想自己去干了。不
管怎么样我自己干肯定比上班好很多。还不用听别人指挥，想什么时候就什么时候上班
，挣的还多。
H*y
3 楼
你们懂的～～
我先抛砖引玉2个
我先抛砖引玉2个
g*n
4 楼
不一定是愿意为你照照片的人,也不一定是为你一掷千金的人,
但一定是"当着你的面放屁的人".
80, 90 后的人知道最后这点是谁说的嘛? ^_^
但一定是"当着你的面放屁的人".
80, 90 后的人知道最后这点是谁说的嘛? ^_^
l*o
5 楼
现在给艾迪吃raw, 有时还是会担心营养不够均衡，于是今天把狗粮的成分都拿来研究
了一下，找的都是large breed adult的成分（如果那个牌子有这种的话）， 发现
Innova标的非常详细，各种微量元素都标了，其它有的标的多点，有的少点，很难比较
。鉴于一般买肉也不会标明那么多成分， 所以还是只能考虑几种最基础的， 而且由于
是和raw比较， protein%就不管了。换算到1kcal来看：
Innova Wellness Taste of the Wild
1 kcal 1 kcal 1kcal
Fat mg 36.31 32.74 48.40
Fiber mg 7.49 13.39 8.07
Calcium mg 2.30 3.57
Phosphorous mg
了一下，找的都是large breed adult的成分（如果那个牌子有这种的话）， 发现
Innova标的非常详细，各种微量元素都标了，其它有的标的多点，有的少点，很难比较
。鉴于一般买肉也不会标明那么多成分， 所以还是只能考虑几种最基础的， 而且由于
是和raw比较， protein%就不管了。换算到1kcal来看：
Innova Wellness Taste of the Wild
1 kcal 1 kcal 1kcal
Fat mg 36.31 32.74 48.40
Fiber mg 7.49 13.39 8.07
Calcium mg 2.30 3.57
Phosphorous mg
l*x
6 楼
半年前在这里介绍过自己的一个优化方法，还是有些手痒就投到ICLR上，害怕那种半懂
不懂的reviewer，但就是撞到一个，https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX,
AnonReviewer1。好像他了解些自然梯度（知道empirical Fisher通常不同于Fisher）
，但又突然来一句“I've never heard of the natural gradient being defined
using a different metric than the Fisher metric”，让人大跌眼镜。
不懂的reviewer，但就是撞到一个，https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX,
AnonReviewer1。好像他了解些自然梯度（知道empirical Fisher通常不同于Fisher）
，但又突然来一句“I've never heard of the natural gradient being defined
using a different metric than the Fisher metric”，让人大跌眼镜。
l*n
7 楼
多看paper然后使劲想idea
多参加conference听别人talk
多参加conference听别人talk
g*1
8 楼
不懂得珍惜的人，就是给你一座金山，你也不会快乐；不懂得宽容的人，再多的朋友也
会离开你；不懂得感恩的人，再聪明也难以成功；不懂得修行的人，念再多的经也不能
成佛；不懂得满足的人，再富有也难以幸福；不懂得慈悲的人，再精进也难以解脱。
会离开你；不懂得感恩的人，再聪明也难以成功；不懂得修行的人，念再多的经也不能
成佛；不懂得满足的人，再富有也难以幸福；不懂得慈悲的人，再精进也难以解脱。
i*n
9 楼
明明素3个。。。。
a*o
10 楼
综合来看那一种比较好呢？
【在 l*****o 的大作中提到】
: 现在给艾迪吃raw, 有时还是会担心营养不够均衡，于是今天把狗粮的成分都拿来研究
: 了一下，找的都是large breed adult的成分（如果那个牌子有这种的话）， 发现
: Innova标的非常详细，各种微量元素都标了，其它有的标的多点，有的少点，很难比较
: 。鉴于一般买肉也不会标明那么多成分， 所以还是只能考虑几种最基础的， 而且由于
: 是和raw比较， protein%就不管了。换算到1kcal来看：
: Innova Wellness Taste of the Wild
: 1 kcal 1 kcal 1kcal
: Fat mg 36.31 32.74 48.40
: Fiber mg 7.49 13.39 8.07
: Calcium mg 2.30 3.57
【在 l*****o 的大作中提到】
: 现在给艾迪吃raw, 有时还是会担心营养不够均衡，于是今天把狗粮的成分都拿来研究
: 了一下，找的都是large breed adult的成分（如果那个牌子有这种的话）， 发现
: Innova标的非常详细，各种微量元素都标了，其它有的标的多点，有的少点，很难比较
: 。鉴于一般买肉也不会标明那么多成分， 所以还是只能考虑几种最基础的， 而且由于
: 是和raw比较， protein%就不管了。换算到1kcal来看：
: Innova Wellness Taste of the Wild
: 1 kcal 1 kcal 1kcal
: Fat mg 36.31 32.74 48.40
: Fiber mg 7.49 13.39 8.07
: Calcium mg 2.30 3.57
l*x
11 楼
at the end还要再来一句The reviewer is absolutely certain that the evaluation
is correct and very familiar with the relevant literature！
is correct and very familiar with the relevant literature！
m*1
12 楼
追踪国际热点也很简单。举个例子：美国化学家从太平洋杉树皮提取出了抗
癌活性物质紫杉醇。你就可以看看树叶、树根、果实中是否也含紫杉醇。而且还
可以研究东北杉树皮、叶、果、根里面是否也含这样的物质。既然紫杉醇可以抗
癌，那么甲基、乙基、丙基、丁基紫杉醇，甲酰基、乙酰基、丙酰基、丁酰基紫
杉醇，甲酰胺基、乙酰胺基、丙酰胺基、丁酰胺基紫杉醇……等衍生物是否也抗
癌（有些还可以根据构效关系推测一下），它们之间的作用强弱、起效快慢、维
持时间长短、毒性大小有无差异，都可以成为“国家重点课题”。靠这个路数拿
到院士学位的还不在少数。若国家想宣传，还可以来一个“我国科学家首次发现
2-甲基 -3-乙酰基-4-丙酰胺基紫杉醇具有强大的抗癌活性”。
再举个生理病理药理生化（所谓三理一化，基础医学的重点课）研究领域的
例子。一旦有谁发现了一种体内活性物质，众人就像苍蝇见了血一般的扑上去，
把与之相关的内容做透做烂。比如某科学家发现NO可以扩张大鼠冠状动脉，于是
咱就可以做其他实验动物种属如兔、小鼠、豚鼠、犬的冠状动脉，这些动物不同
部位的血管，如脑血管、肾血管、肺血管、腹主动脉、静脉血管，不仅可以研究
正常血管，而且还可以复制N个病理模型，探讨疾病状态下NO对血管的影响。条
件好点的，还可以做NO舒张血管机制的探讨，从整体水平、器官水平、细胞水平、
分子水平来做研究。如对血管平滑肌细胞的影响、对各种与血管舒缩相关酶活性
的影响、有关基因的影响、信号转到通路的影响等。而且知道了这个路数，只要
有人发现了舒张血管的活性物质或者合成了新的舒张血管药物，都可以照此办理，
毫无思路可言，基本上是力气活，只要有“日，歇歇再日”的那种精神，发篇文
章真不是什么难事。
Reference:
TexasCowgirl (girl), 人至痞则无敌——国内学术现状的精彩自述, , 信区: Faculty
http://www.mitbbs.com/article_t/Faculty/31538087.html
癌活性物质紫杉醇。你就可以看看树叶、树根、果实中是否也含紫杉醇。而且还
可以研究东北杉树皮、叶、果、根里面是否也含这样的物质。既然紫杉醇可以抗
癌，那么甲基、乙基、丙基、丁基紫杉醇，甲酰基、乙酰基、丙酰基、丁酰基紫
杉醇，甲酰胺基、乙酰胺基、丙酰胺基、丁酰胺基紫杉醇……等衍生物是否也抗
癌（有些还可以根据构效关系推测一下），它们之间的作用强弱、起效快慢、维
持时间长短、毒性大小有无差异，都可以成为“国家重点课题”。靠这个路数拿
到院士学位的还不在少数。若国家想宣传，还可以来一个“我国科学家首次发现
2-甲基 -3-乙酰基-4-丙酰胺基紫杉醇具有强大的抗癌活性”。
再举个生理病理药理生化（所谓三理一化，基础医学的重点课）研究领域的
例子。一旦有谁发现了一种体内活性物质，众人就像苍蝇见了血一般的扑上去，
把与之相关的内容做透做烂。比如某科学家发现NO可以扩张大鼠冠状动脉，于是
咱就可以做其他实验动物种属如兔、小鼠、豚鼠、犬的冠状动脉，这些动物不同
部位的血管，如脑血管、肾血管、肺血管、腹主动脉、静脉血管，不仅可以研究
正常血管，而且还可以复制N个病理模型，探讨疾病状态下NO对血管的影响。条
件好点的，还可以做NO舒张血管机制的探讨，从整体水平、器官水平、细胞水平、
分子水平来做研究。如对血管平滑肌细胞的影响、对各种与血管舒缩相关酶活性
的影响、有关基因的影响、信号转到通路的影响等。而且知道了这个路数，只要
有人发现了舒张血管的活性物质或者合成了新的舒张血管药物，都可以照此办理，
毫无思路可言，基本上是力气活，只要有“日，歇歇再日”的那种精神，发篇文
章真不是什么难事。
Reference:
TexasCowgirl (girl), 人至痞则无敌——国内学术现状的精彩自述, , 信区: Faculty
http://www.mitbbs.com/article_t/Faculty/31538087.html
l*h
13 楼
我也来贡献两张～
【在 H**********y 的大作中提到】
: 你们懂的～～
: 我先抛砖引玉2个
【在 H**********y 的大作中提到】
: 你们懂的～～
: 我先抛砖引玉2个
l*o
14 楼
这个很难说啊。。。估计都差不多吧。。。
我是把几个好牌子的成分平均值拿来做喂raw的参考.
【在 a**o 的大作中提到】
: 综合来看那一种比较好呢？
我是把几个好牌子的成分平均值拿来做喂raw的参考.
【在 a**o 的大作中提到】
: 综合来看那一种比较好呢？
g*t
15 楼
我怀疑你迟早会没兴趣写文章。
机器学习，神经网络，软计算等等当年都是没人搭理的，even被叫做伪科学的东西。
现在流行了，不少人卡住位置的人就开始假装自己是“科学家”欺负人。非常令人不愉
快。
【在 l******x 的大作中提到】
: 半年前在这里介绍过自己的一个优化方法，还是有些手痒就投到ICLR上，害怕那种半懂
: 不懂的reviewer，但就是撞到一个，https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX,
: AnonReviewer1。好像他了解些自然梯度（知道empirical Fisher通常不同于Fisher）
: ，但又突然来一句“I've never heard of the natural gradient being defined
: using a different metric than the Fisher metric”，让人大跌眼镜。
机器学习，神经网络，软计算等等当年都是没人搭理的，even被叫做伪科学的东西。
现在流行了，不少人卡住位置的人就开始假装自己是“科学家”欺负人。非常令人不愉
快。
【在 l******x 的大作中提到】
: 半年前在这里介绍过自己的一个优化方法，还是有些手痒就投到ICLR上，害怕那种半懂
: 不懂的reviewer，但就是撞到一个，https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX,
: AnonReviewer1。好像他了解些自然梯度（知道empirical Fisher通常不同于Fisher）
: ，但又突然来一句“I've never heard of the natural gradient being defined
: using a different metric than the Fisher metric”，让人大跌眼镜。
l*h
16 楼
再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
【在 l**h 的大作中提到】
: 我也来贡献两张～
【在 l**h 的大作中提到】
: 我也来贡献两张～
a*o
17 楼
哦！这倒是聪明的办法
我现在只用肉汤骗骗她俩 ^_^ 以后在来学习
【在 l*****o 的大作中提到】
: 这个很难说啊。。。估计都差不多吧。。。
: 我是把几个好牌子的成分平均值拿来做喂raw的参考.
我现在只用肉汤骗骗她俩 ^_^ 以后在来学习
【在 l*****o 的大作中提到】
: 这个很难说啊。。。估计都差不多吧。。。
: 我是把几个好牌子的成分平均值拿来做喂raw的参考.
g*t
18 楼
the link did not work?
【在 l******x 的大作中提到】
: 半年前在这里介绍过自己的一个优化方法，还是有些手痒就投到ICLR上，害怕那种半懂
: 不懂的reviewer，但就是撞到一个，https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX,
: AnonReviewer1。好像他了解些自然梯度（知道empirical Fisher通常不同于Fisher）
: ，但又突然来一句“I've never heard of the natural gradient being defined
: using a different metric than the Fisher metric”，让人大跌眼镜。
【在 l******x 的大作中提到】
: 半年前在这里介绍过自己的一个优化方法，还是有些手痒就投到ICLR上，害怕那种半懂
: 不懂的reviewer，但就是撞到一个，https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX,
: AnonReviewer1。好像他了解些自然梯度（知道empirical Fisher通常不同于Fisher）
: ，但又突然来一句“I've never heard of the natural gradient being defined
: using a different metric than the Fisher metric”，让人大跌眼镜。
H*y
19 楼
wow~~ i vote for this
haha
再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
【在 l**h 的大作中提到】
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
haha
再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
【在 l**h 的大作中提到】
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
d*c
20 楼
为啥Glucosamine和Chondroitin的研究结果不同？
看了好多预防和解决joint的保健品，貌似都加了Glucosamine和Chondroitin
Omega6貌似要慎重加，比例不对的话有副作用（对人的研究结论）。。
【在 l*****o 的大作中提到】
: 现在给艾迪吃raw, 有时还是会担心营养不够均衡，于是今天把狗粮的成分都拿来研究
: 了一下，找的都是large breed adult的成分（如果那个牌子有这种的话）， 发现
: Innova标的非常详细，各种微量元素都标了，其它有的标的多点，有的少点，很难比较
: 。鉴于一般买肉也不会标明那么多成分， 所以还是只能考虑几种最基础的， 而且由于
: 是和raw比较， protein%就不管了。换算到1kcal来看：
: Innova Wellness Taste of the Wild
: 1 kcal 1 kcal 1kcal
: Fat mg 36.31 32.74 48.40
: Fiber mg 7.49 13.39 8.07
: Calcium mg 2.30 3.57
看了好多预防和解决joint的保健品，貌似都加了Glucosamine和Chondroitin
Omega6貌似要慎重加，比例不对的话有副作用（对人的研究结论）。。
【在 l*****o 的大作中提到】
: 现在给艾迪吃raw, 有时还是会担心营养不够均衡，于是今天把狗粮的成分都拿来研究
: 了一下，找的都是large breed adult的成分（如果那个牌子有这种的话）， 发现
: Innova标的非常详细，各种微量元素都标了，其它有的标的多点，有的少点，很难比较
: 。鉴于一般买肉也不会标明那么多成分， 所以还是只能考虑几种最基础的， 而且由于
: 是和raw比较， protein%就不管了。换算到1kcal来看：
: Innova Wellness Taste of the Wild
: 1 kcal 1 kcal 1kcal
: Fat mg 36.31 32.74 48.40
: Fiber mg 7.49 13.39 8.07
: Calcium mg 2.30 3.57
l*x
21 楼
https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX
不work？ICLR2019, Learning Preconditioners on Lie Groups
看了些文章的comments，很多CS conf的评论很猛啊！
不work？ICLR2019, Learning Preconditioners on Lie Groups
看了些文章的comments，很多CS conf的评论很猛啊！
l*h
22 楼
。。。不听话的小孩！
【在 H**********y 的大作中提到】
: wow~~ i vote for this
: haha
:
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
【在 H**********y 的大作中提到】
: wow~~ i vote for this
: haha
:
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
l*o
23 楼
wiki上的说法是：
Oral glucosamine is commonly used for the treatment of osteoarthritis. Since
glucosamine is a precursor for glycosaminoglycans, and glycosaminoglycans
are a major component of joint cartilage, supplemental glucosamine may help
to prevent cartilage degeneration and treat arthritis. Its use as a therapy
for osteoarthritis appears safe, but there is conflicting evidence as to its
effectiveness. A Cochrane 2005 meta-analysis of glucosamine for
osteoarthritis found that only "Rotta" prepar
【在 d****c 的大作中提到】
: 为啥Glucosamine和Chondroitin的研究结果不同？
: 看了好多预防和解决joint的保健品，貌似都加了Glucosamine和Chondroitin
: Omega6貌似要慎重加，比例不对的话有副作用（对人的研究结论）。。
Oral glucosamine is commonly used for the treatment of osteoarthritis. Since
glucosamine is a precursor for glycosaminoglycans, and glycosaminoglycans
are a major component of joint cartilage, supplemental glucosamine may help
to prevent cartilage degeneration and treat arthritis. Its use as a therapy
for osteoarthritis appears safe, but there is conflicting evidence as to its
effectiveness. A Cochrane 2005 meta-analysis of glucosamine for
osteoarthritis found that only "Rotta" prepar
【在 d****c 的大作中提到】
: 为啥Glucosamine和Chondroitin的研究结果不同？
: 看了好多预防和解决joint的保健品，貌似都加了Glucosamine和Chondroitin
: Omega6貌似要慎重加，比例不对的话有副作用（对人的研究结论）。。
h*c
24 楼
没错，这些人根本对DL没贡献，但是占了位置就可以伪装成权威了
【在 g****t 的大作中提到】
: 我怀疑你迟早会没兴趣写文章。
: 机器学习，神经网络，软计算等等当年都是没人搭理的，even被叫做伪科学的东西。
: 现在流行了，不少人卡住位置的人就开始假装自己是“科学家”欺负人。非常令人不愉
: 快。
【在 g****t 的大作中提到】
: 我怀疑你迟早会没兴趣写文章。
: 机器学习，神经网络，软计算等等当年都是没人搭理的，even被叫做伪科学的东西。
: 现在流行了，不少人卡住位置的人就开始假装自己是“科学家”欺负人。非常令人不愉
: 快。
i*n
25 楼
说，除了手腕，臂膀，你哪里还有纹身！！！！
【在 l**h 的大作中提到】
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
d*c
26 楼
止痛可能不行，但我还是相信它有保健功能滴。。
Since
help
therapy
its
studies
【在 l*****o 的大作中提到】
: wiki上的说法是：
: Oral glucosamine is commonly used for the treatment of osteoarthritis. Since
: glucosamine is a precursor for glycosaminoglycans, and glycosaminoglycans
: are a major component of joint cartilage, supplemental glucosamine may help
: to prevent cartilage degeneration and treat arthritis. Its use as a therapy
: for osteoarthritis appears safe, but there is conflicting evidence as to its
: effectiveness. A Cochrane 2005 meta-analysis of glucosamine for
: osteoarthritis found that only "Rotta" prepar
Since
help
therapy
its
studies
【在 l*****o 的大作中提到】
: wiki上的说法是：
: Oral glucosamine is commonly used for the treatment of osteoarthritis. Since
: glucosamine is a precursor for glycosaminoglycans, and glycosaminoglycans
: are a major component of joint cartilage, supplemental glucosamine may help
: to prevent cartilage degeneration and treat arthritis. Its use as a therapy
: for osteoarthritis appears safe, but there is conflicting evidence as to its
: effectiveness. A Cochrane 2005 meta-analysis of glucosamine for
: osteoarthritis found that only "Rotta" prepar
l*m
27 楼
你的分数还不错， ICLR接受率不是太低。那个评审也不是太可气。
主要原因你的写作方式十分不CS，故事没有讲的很精彩，很多地方讨论欠缺。
【在 l******x 的大作中提到】
: 半年前在这里介绍过自己的一个优化方法，还是有些手痒就投到ICLR上，害怕那种半懂
: 不懂的reviewer，但就是撞到一个，https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX,
: AnonReviewer1。好像他了解些自然梯度（知道empirical Fisher通常不同于Fisher）
: ，但又突然来一句“I've never heard of the natural gradient being defined
: using a different metric than the Fisher metric”，让人大跌眼镜。
主要原因你的写作方式十分不CS，故事没有讲的很精彩，很多地方讨论欠缺。
【在 l******x 的大作中提到】
: 半年前在这里介绍过自己的一个优化方法，还是有些手痒就投到ICLR上，害怕那种半懂
: 不懂的reviewer，但就是撞到一个，https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX,
: AnonReviewer1。好像他了解些自然梯度（知道empirical Fisher通常不同于Fisher）
: ，但又突然来一句“I've never heard of the natural gradient being defined
: using a different metric than the Fisher metric”，让人大跌眼镜。
l*h
28 楼
不～告～诉～你～
【在 i****n 的大作中提到】
:
: 说，除了手腕，臂膀，你哪里还有纹身！！！！
【在 i****n 的大作中提到】
:
: 说，除了手腕，臂膀，你哪里还有纹身！！！！
g*t
29 楼
话说回来。有一点我和其他两个reviewer看法类似。作者的文章和lie group似乎没有
关系。用作标题不太合适。但假如我是reviewer,我不会说这是个缺点。
: https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX
: 不work？ICLR2019, Learning Preconditioners on Lie Groups
: 看了些文章的comments，很多CS conf的评论很猛啊！
【在 l******x 的大作中提到】
: https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX
: 不work？ICLR2019, Learning Preconditioners on Lie Groups
: 看了些文章的comments，很多CS conf的评论很猛啊！
关系。用作标题不太合适。但假如我是reviewer,我不会说这是个缺点。
: https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX
: 不work？ICLR2019, Learning Preconditioners on Lie Groups
: 看了些文章的comments，很多CS conf的评论很猛啊！
【在 l******x 的大作中提到】
: https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX
: 不work？ICLR2019, Learning Preconditioners on Lie Groups
: 看了些文章的comments，很多CS conf的评论很猛啊！
t*c
30 楼
哈哈，４４，这么多纹身呀，这个纹的时候能选颜色么？
【在 l**h 的大作中提到】
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
【在 l**h 的大作中提到】
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
l*m
31 楼
你太NICE了，呵呵。
【在 g****t 的大作中提到】
: 话说回来。有一点我和其他两个reviewer看法类似。作者的文章和lie group似乎没有
: 关系。用作标题不太合适。但假如我是reviewer,我不会说这是个缺点。
:
:
: https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX
:
: 不work？ICLR2019, Learning Preconditioners on Lie Groups
:
: 看了些文章的comments，很多CS conf的评论很猛啊！
:
【在 g****t 的大作中提到】
: 话说回来。有一点我和其他两个reviewer看法类似。作者的文章和lie group似乎没有
: 关系。用作标题不太合适。但假如我是reviewer,我不会说这是个缺点。
:
:
: https://openreview.net/forum?id=Bye5SiAqKX
:
: 不work？ICLR2019, Learning Preconditioners on Lie Groups
:
: 看了些文章的comments，很多CS conf的评论很猛啊！
:
j*n
32 楼
赞
vote for 第一张
vote for 第一张
l*m
33 楼
我仔细看了reviewer 2，似乎不是小毛孩，rebuttal不是太好搞
【在 l*******m 的大作中提到】
: 你的分数还不错， ICLR接受率不是太低。那个评审也不是太可气。
: 主要原因你的写作方式十分不CS，故事没有讲的很精彩，很多地方讨论欠缺。
【在 l*******m 的大作中提到】
: 你的分数还不错， ICLR接受率不是太低。那个评审也不是太可气。
: 主要原因你的写作方式十分不CS，故事没有讲的很精彩，很多地方讨论欠缺。
a*s
34 楼
水瓶座
c*v
35 楼
一般支持的，就都是二阶法或者牛顿法这个社区的。当然希望类似的路径的
文章发表。growing the community. 最多就是修改后发表。
一般不支持的，那多半不是这个分支的。所以就造成了不同意发表的，多数都是不懂的
这种现象。
reviewer 2假如不是做二阶法的话确实不容易搞。不会和你讲理。
【在 l*******m 的大作中提到】
: 我仔细看了reviewer 2，似乎不是小毛孩，rebuttal不是太好搞
文章发表。growing the community. 最多就是修改后发表。
一般不支持的，那多半不是这个分支的。所以就造成了不同意发表的，多数都是不懂的
这种现象。
reviewer 2假如不是做二阶法的话确实不容易搞。不会和你讲理。
【在 l*******m 的大作中提到】
: 我仔细看了reviewer 2，似乎不是小毛孩，rebuttal不是太好搞
s*m
36 楼
贡献一下～～～ 各位水瓶月快乐！：）
l*x
37 楼
那个reviewer看似是个新手，喜欢用些比较绝对的词(very, really, never,...)，大
部分comments比较空泛，不好反驳。少量comments比较具体，然后就露馅了，比较容易
反驳。比如谈谈自然梯度就发现他完全没有理解什么是自然梯度；谈谈Lie group也是
这样，最后建议我用certain classes of invertible matrices closed under
standard operations（这到底是李代数，李群还是什么东西？）来替代Lie group。烦
就烦那种不懂装懂的reviewer的假大空的comments。
部分comments比较空泛，不好反驳。少量comments比较具体，然后就露馅了，比较容易
反驳。比如谈谈自然梯度就发现他完全没有理解什么是自然梯度；谈谈Lie group也是
这样，最后建议我用certain classes of invertible matrices closed under
standard operations（这到底是李代数，李群还是什么东西？）来替代Lie group。烦
就烦那种不懂装懂的reviewer的假大空的comments。
s*m
38 楼
cool! 等我找到完美设计的时候，我也纹一个，初步考虑在肩上：）
【在 l**h 的大作中提到】
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
【在 l**h 的大作中提到】
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
c*v
39 楼
老手直接就说你没有novelty，就完事了。
【在 l******x 的大作中提到】
: 那个reviewer看似是个新手，喜欢用些比较绝对的词(very, really, never,...)，大
: 部分comments比较空泛，不好反驳。少量comments比较具体，然后就露馅了，比较容易
: 反驳。比如谈谈自然梯度就发现他完全没有理解什么是自然梯度；谈谈Lie group也是
: 这样，最后建议我用certain classes of invertible matrices closed under
: standard operations（这到底是李代数，李群还是什么东西？）来替代Lie group。烦
: 就烦那种不懂装懂的reviewer的假大空的comments。
【在 l******x 的大作中提到】
: 那个reviewer看似是个新手，喜欢用些比较绝对的词(very, really, never,...)，大
: 部分comments比较空泛，不好反驳。少量comments比较具体，然后就露馅了，比较容易
: 反驳。比如谈谈自然梯度就发现他完全没有理解什么是自然梯度；谈谈Lie group也是
: 这样，最后建议我用certain classes of invertible matrices closed under
: standard operations（这到底是李代数，李群还是什么东西？）来替代Lie group。烦
: 就烦那种不懂装懂的reviewer的假大空的comments。
z*a
40 楼
握手握手
你发的几个我很喜欢
果然是同族～
【在 H**********y 的大作中提到】
: 你们懂的～～
: 我先抛砖引玉2个
你发的几个我很喜欢
果然是同族～
【在 H**********y 的大作中提到】
: 你们懂的～～
: 我先抛砖引玉2个
c*v
41 楼
因为我从不据稿。
所以后来办绿卡，科学家给我写了很好的推荐信.
认为我是知名科学家。LoL
【在 l*******m 的大作中提到】
: 你太NICE了，呵呵。
所以后来办绿卡，科学家给我写了很好的推荐信.
认为我是知名科学家。LoL
【在 l*******m 的大作中提到】
: 你太NICE了，呵呵。
z*a
42 楼
赞呀
版二的纹身都上了
我觉得稍微PS下，或者版二再照个大点，清晰点的，完全可以作为版标呀，呵呵
【在 l**h 的大作中提到】
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
版二的纹身都上了
我觉得稍微PS下，或者版二再照个大点，清晰点的，完全可以作为版标呀，呵呵
【在 l**h 的大作中提到】
: 再来张自己手腕上的纹身作为本版BONUS，大家看过就算，不参与版标竞选哦，嘿嘿
f*2
43 楼
现在还从事申稿吗？还是退居二线了
: 因为我从不据稿。
: 所以后来办绿卡，科学家给我写了很好的推荐信.
: 认为我是知名科学家。LoL
【在 c*******v 的大作中提到】
: 因为我从不据稿。
: 所以后来办绿卡，科学家给我写了很好的推荐信.
: 认为我是知名科学家。LoL
: 因为我从不据稿。
: 所以后来办绿卡，科学家给我写了很好的推荐信.
: 认为我是知名科学家。LoL
【在 c*******v 的大作中提到】
: 因为我从不据稿。
: 所以后来办绿卡，科学家给我写了很好的推荐信.
: 认为我是知名科学家。LoL
l*h
44 楼
我喜欢你的第二张，蓝色的很好看
【在 s******m 的大作中提到】
: 贡献一下～～～ 各位水瓶月快乐！：）
【在 s******m 的大作中提到】
: 贡献一下～～～ 各位水瓶月快乐！：）
g*t
45 楼
不从事。很不幸，我以前老板得了一种奇怪的绝症。
当教授的白人师兄本来是继承人，
离婚，找了个胖老黑做新女友。我们这个小圈子结束了。
【在 f******2 的大作中提到】
: 现在还从事申稿吗？还是退居二线了
:
:
: 因为我从不据稿。
:
: 所以后来办绿卡，科学家给我写了很好的推荐信.
:
: 认为我是知名科学家。LoL
:
当教授的白人师兄本来是继承人，
离婚，找了个胖老黑做新女友。我们这个小圈子结束了。
【在 f******2 的大作中提到】
: 现在还从事申稿吗？还是退居二线了
:
:
: 因为我从不据稿。
:
: 所以后来办绿卡，科学家给我写了很好的推荐信.
:
: 认为我是知名科学家。LoL
:
l*h
46 楼
能啊，什么颜色都可以，我自己喜欢黑色的
【在 t******c 的大作中提到】
: 哈哈，４４，这么多纹身呀，这个纹的时候能选颜色么？
【在 t******c 的大作中提到】
: 哈哈，４４，这么多纹身呀，这个纹的时候能选颜色么？
h*c
47 楼
诈骗不算伪科学吧，法学院的干活
https://en.wikipedia.org/wiki/Racketeer_Influenced_and_Corrupt_Organizations
_Act
https://en.wikipedia.org/wiki/Racketeer_Influenced_and_Corrupt_Organizations
_Act
l*h
48 楼
我认识个巨蟹男，在后腰这个有个大螃蟹，等巨蟹月的时候我拍了给大家看
【在 s******m 的大作中提到】
: cool! 等我找到完美设计的时候，我也纹一个，初步考虑在肩上：）
【在 s******m 的大作中提到】
: cool! 等我找到完美设计的时候，我也纹一个，初步考虑在肩上：）
m*r
49 楼
我猜是brain cancer.
智商高了就容易得这个。
【在 g****t 的大作中提到】
: 不从事。很不幸，我以前老板得了一种奇怪的绝症。
: 当教授的白人师兄本来是继承人，
: 离婚，找了个胖老黑做新女友。我们这个小圈子结束了。
智商高了就容易得这个。
【在 g****t 的大作中提到】
: 不从事。很不幸，我以前老板得了一种奇怪的绝症。
: 当教授的白人师兄本来是继承人，
: 离婚，找了个胖老黑做新女友。我们这个小圈子结束了。
l*h
50 楼
第一张水印太大，不行啊，打广告么
【在 j**n 的大作中提到】
: 赞
: vote for 第一张
【在 j**n 的大作中提到】
: 赞
: vote for 第一张
l*x
51 楼
跑了几天，momentum和adam这些方法对优化word embedding matrix这种大矩阵稀疏梯
度的问题还是比最简单的SGD差一大截啊，sparse adam好一点，但和SGD还是差一截。
对于很多问题，SGD或SGD+momentum就够了。
度的问题还是比最简单的SGD差一大截啊，sparse adam好一点，但和SGD还是差一截。
对于很多问题，SGD或SGD+momentum就够了。
H*y
52 楼
哦
这么好玩
【在 l**h 的大作中提到】
: 我认识个巨蟹男，在后腰这个有个大螃蟹，等巨蟹月的时候我拍了给大家看
这么好玩
【在 l**h 的大作中提到】
: 我认识个巨蟹男，在后腰这个有个大螃蟹，等巨蟹月的时候我拍了给大家看
x*u
53 楼
优化诡异的模型步子不能跨的太大
【在 l******x 的大作中提到】
: 跑了几天，momentum和adam这些方法对优化word embedding matrix这种大矩阵稀疏梯
: 度的问题还是比最简单的SGD差一大截啊，sparse adam好一点，但和SGD还是差一截。
: 对于很多问题，SGD或SGD+momentum就够了。
【在 l******x 的大作中提到】
: 跑了几天，momentum和adam这些方法对优化word embedding matrix这种大矩阵稀疏梯
: 度的问题还是比最简单的SGD差一大截啊，sparse adam好一点，但和SGD还是差一截。
: 对于很多问题，SGD或SGD+momentum就够了。
H*y
54 楼
你不说我还没发现ft
第一张水印太大，不行啊，打广告么
【在 l**h 的大作中提到】
: 第一张水印太大，不行啊，打广告么
第一张水印太大，不行啊，打广告么
【在 l**h 的大作中提到】
: 第一张水印太大，不行啊，打广告么
l*x
55 楼
不像step的问题，step都search过，也annealing step了。
大概是Adam的收敛条件太苛刻，要求最后梯度是unimodal分布，对word这种很稀疏的
feature，谈其梯度是否是unimodal分布没什么意义。
Sparse Adam又引入新问题，对很少出现的word，smoothed后的embedding vector的梯
度会seriously out of date。
大概是Adam的收敛条件太苛刻，要求最后梯度是unimodal分布，对word这种很稀疏的
feature，谈其梯度是否是unimodal分布没什么意义。
Sparse Adam又引入新问题，对很少出现的word，smoothed后的embedding vector的梯
度会seriously out of date。
s*m
56 楼
这要等到猴年马月呀～～～强烈要求水瓶月就看！！！：）等巨蟹月咱们再给他回礼，
呵呵呵。。。
【在 l**h 的大作中提到】
: 我认识个巨蟹男，在后腰这个有个大螃蟹，等巨蟹月的时候我拍了给大家看
呵呵呵。。。
【在 l**h 的大作中提到】
: 我认识个巨蟹男，在后腰这个有个大螃蟹，等巨蟹月的时候我拍了给大家看
g*t
57 楼
我觉得不管什么问题都可以用步长来解释。如果不是步长的大小问题，那就是步长的维
度问题。
Adams的步长beta1,beta2 对整个梯度g都是一个数。
实际上应该是对梯度的不同元素乘以不同的步长。不然假如
g里面的元素的收敛步长的region 没有交集，那就调不出来合适的步长。
这些问题都和LMS滤波器类似。Adams 类似于所谓的normalized LMS之类的东西，收敛
判据也类似。
发明LMS那位宗师明明做的是ANN SGD,因为是ANN低谷。
改了个名字摇身一变成了数字滤波器第一人。
还有一个办法。找个二次型问题，精确解用牛顿法一步就可以求出来的。很多时候其他
的近似办法无法找到合适的步长。所以精确的二次型问题可以看出梯度法或者简单的自
适应梯度法例如adams的不足。
以上看法正确与否，可以通过把beta1 变成一个向量，然后让梯度分量大的乘以小的步
长，小的乘以大的步长来观察是否有改善。
: 不像step的问题，step都search过，也annealing step了。
: 大概是Adam的收敛条件太苛刻，要求最后梯度是unimodal分布，对word这
种很稀
疏的
: feature，谈其梯度是否是unimodal分布没什么意义。
: Sparse Adam又引入新问题，对很少出现的word，smoothed后的embedding
vector的梯
: 度会seriously out of date。
【在 l******x 的大作中提到】
: 不像step的问题，step都search过，也annealing step了。
: 大概是Adam的收敛条件太苛刻，要求最后梯度是unimodal分布，对word这种很稀疏的
: feature，谈其梯度是否是unimodal分布没什么意义。
: Sparse Adam又引入新问题，对很少出现的word，smoothed后的embedding vector的梯
: 度会seriously out of date。
度问题。
Adams的步长beta1,beta2 对整个梯度g都是一个数。
实际上应该是对梯度的不同元素乘以不同的步长。不然假如
g里面的元素的收敛步长的region 没有交集，那就调不出来合适的步长。
这些问题都和LMS滤波器类似。Adams 类似于所谓的normalized LMS之类的东西，收敛
判据也类似。
发明LMS那位宗师明明做的是ANN SGD,因为是ANN低谷。
改了个名字摇身一变成了数字滤波器第一人。
还有一个办法。找个二次型问题，精确解用牛顿法一步就可以求出来的。很多时候其他
的近似办法无法找到合适的步长。所以精确的二次型问题可以看出梯度法或者简单的自
适应梯度法例如adams的不足。
以上看法正确与否，可以通过把beta1 变成一个向量，然后让梯度分量大的乘以小的步
长，小的乘以大的步长来观察是否有改善。
: 不像step的问题，step都search过，也annealing step了。
: 大概是Adam的收敛条件太苛刻，要求最后梯度是unimodal分布，对word这
种很稀
疏的
: feature，谈其梯度是否是unimodal分布没什么意义。
: Sparse Adam又引入新问题，对很少出现的word，smoothed后的embedding
vector的梯
: 度会seriously out of date。
【在 l******x 的大作中提到】
: 不像step的问题，step都search过，也annealing step了。
: 大概是Adam的收敛条件太苛刻，要求最后梯度是unimodal分布，对word这种很稀疏的
: feature，谈其梯度是否是unimodal分布没什么意义。
: Sparse Adam又引入新问题，对很少出现的word，smoothed后的embedding vector的梯
: 度会seriously out of date。
s*m
58 楼
嗯，知道的好多瓶子都喜欢蓝色呢～
blue is the color of being spiritual : )
【在 l**h 的大作中提到】
: 我喜欢你的第二张，蓝色的很好看
blue is the color of being spiritual : )
【在 l**h 的大作中提到】
: 我喜欢你的第二张，蓝色的很好看
L*8
59 楼
"实际上应该是对梯度的不同元素乘以不同的步长"
这还是原来梯度方向么？
【在 g****t 的大作中提到】
: 我觉得不管什么问题都可以用步长来解释。如果不是步长的大小问题，那就是步长的维
: 度问题。
: Adams的步长beta1,beta2 对整个梯度g都是一个数。
: 实际上应该是对梯度的不同元素乘以不同的步长。不然假如
: g里面的元素的收敛步长的region 没有交集，那就调不出来合适的步长。
: 这些问题都和LMS滤波器类似。Adams 类似于所谓的normalized LMS之类的东西，收敛
: 判据也类似。
: 发明LMS那位宗师明明做的是ANN SGD,因为是ANN低谷。
: 改了个名字摇身一变成了数字滤波器第一人。
: 还有一个办法。找个二次型问题，精确解用牛顿法一步就可以求出来的。很多时候其他
这还是原来梯度方向么？
【在 g****t 的大作中提到】
: 我觉得不管什么问题都可以用步长来解释。如果不是步长的大小问题，那就是步长的维
: 度问题。
: Adams的步长beta1,beta2 对整个梯度g都是一个数。
: 实际上应该是对梯度的不同元素乘以不同的步长。不然假如
: g里面的元素的收敛步长的region 没有交集，那就调不出来合适的步长。
: 这些问题都和LMS滤波器类似。Adams 类似于所谓的normalized LMS之类的东西，收敛
: 判据也类似。
: 发明LMS那位宗师明明做的是ANN SGD,因为是ANN低谷。
: 改了个名字摇身一变成了数字滤波器第一人。
: 还有一个办法。找个二次型问题，精确解用牛顿法一步就可以求出来的。很多时候其他
s*c
60 楼
水平的喜欢孤独,飞翔,水,水...
【在 H**********y 的大作中提到】
: 你们懂的～～
: 我先抛砖引玉2个
【在 H**********y 的大作中提到】
: 你们懂的～～
: 我先抛砖引玉2个
g*t
61 楼
为什么要抱着简单的梯度update?
三个变量的简单二次型问题，有精确解的那种。SGD固定步长都可以不收敛。不信你试
一下。假如
海赛的特征根相差巨大的话。
因为一个分量步长要小于最大特征根的倒数才能收敛。另一边如果步长这样小就会导致
有的分量只有
极慢的更新。
: "实际上应该是对梯度的不同元素乘以不同的步长"
: 这还是原来梯度方向么？
【在 L****8 的大作中提到】
: "实际上应该是对梯度的不同元素乘以不同的步长"
: 这还是原来梯度方向么？
三个变量的简单二次型问题，有精确解的那种。SGD固定步长都可以不收敛。不信你试
一下。假如
海赛的特征根相差巨大的话。
因为一个分量步长要小于最大特征根的倒数才能收敛。另一边如果步长这样小就会导致
有的分量只有
极慢的更新。
: "实际上应该是对梯度的不同元素乘以不同的步长"
: 这还是原来梯度方向么？
【在 L****8 的大作中提到】
: "实际上应该是对梯度的不同元素乘以不同的步长"
: 这还是原来梯度方向么？
l*s
62 楼
顶第一个！
【在 H**********y 的大作中提到】
: 你们懂的～～
: 我先抛砖引玉2个
【在 H**********y 的大作中提到】
: 你们懂的～～
: 我先抛砖引玉2个
l*x
63 楼
把beta1和beta2拿来当步长搜是在蛮干。Adam有四个参数，eps和步长比较重要。你要
是四个参数都搜一遍，一个搜10个点，搜一次4个小时，如果你只有一个gpu，你需要
10000*4/24/30/12=4.6年才能解决一个小问题！最终大概搜到一个和SGD类似的解（
beta很小，eps和步长很大），但这能有什么意义啊？本质上还是adam的收敛条件太苛
刻（对于典型的beta值）。
是四个参数都搜一遍，一个搜10个点，搜一次4个小时，如果你只有一个gpu，你需要
10000*4/24/30/12=4.6年才能解决一个小问题！最终大概搜到一个和SGD类似的解（
beta很小，eps和步长很大），但这能有什么意义啊？本质上还是adam的收敛条件太苛
刻（对于典型的beta值）。
H*y
64 楼
wow,谢谢大牛出手
四四，现在喜欢哪个都可以随便放了～～～
顶第一个！
【在 l*******s 的大作中提到】
: 顶第一个！
四四，现在喜欢哪个都可以随便放了～～～
顶第一个！
【在 l*******s 的大作中提到】
: 顶第一个！
L*8
65 楼
adam这个算法很多人用 为啥？ 既然收敛条件苛刻
【在 l******x 的大作中提到】
: 把beta1和beta2拿来当步长搜是在蛮干。Adam有四个参数，eps和步长比较重要。你要
: 是四个参数都搜一遍，一个搜10个点，搜一次4个小时，如果你只有一个gpu，你需要
: 10000*4/24/30/12=4.6年才能解决一个小问题！最终大概搜到一个和SGD类似的解（
: beta很小，eps和步长很大），但这能有什么意义啊？本质上还是adam的收敛条件太苛
: 刻（对于典型的beta值）。
【在 l******x 的大作中提到】
: 把beta1和beta2拿来当步长搜是在蛮干。Adam有四个参数，eps和步长比较重要。你要
: 是四个参数都搜一遍，一个搜10个点，搜一次4个小时，如果你只有一个gpu，你需要
: 10000*4/24/30/12=4.6年才能解决一个小问题！最终大概搜到一个和SGD类似的解（
: beta很小，eps和步长很大），但这能有什么意义啊？本质上还是adam的收敛条件太苛
: 刻（对于典型的beta值）。
l*h
66 楼
好啊，那我来换第一张图吧
【在 H**********y 的大作中提到】
: wow,谢谢大牛出手
: 四四，现在喜欢哪个都可以随便放了～～～
:
: 顶第一个！
【在 H**********y 的大作中提到】
: wow,谢谢大牛出手
: 四四，现在喜欢哪个都可以随便放了～～～
:
: 顶第一个！
l*x
67 楼
adam简单直观，还可能由于一些偶然的因素，毕竟大部分人不会追究算法的细节。
用的多抱怨也会多。比如很多人抱怨adam的generalization性能差；常常不收敛（比如
https://openreview.net/forum?id=ryQu7f-RZ），因此adam上又弄出了一堆变种，越
来越复杂。
用的多抱怨也会多。比如很多人抱怨adam的generalization性能差；常常不收敛（比如
https://openreview.net/forum?id=ryQu7f-RZ），因此adam上又弄出了一堆变种，越
来越复杂。
l*x
68 楼
其实加上一个momentum就会让在nonconvex和有梯度噪声下的分析大大复杂化。即便用
足够小的步长，momentum一般也不会单调收敛（所谓heavy ball method）。
Adam走的更远，其收敛依赖于更多条件。一般使用者很少了解这些细节。
足够小的步长，momentum一般也不会单调收敛（所谓heavy ball method）。
Adam走的更远，其收敛依赖于更多条件。一般使用者很少了解这些细节。
g*t
69 楼
我的意思是。Adams如果出问题，
最大的可能是因为移动平均那一步，给的时间常数太少。
对梯度的每个element求移动平均。这个有意义。但是
都按照同一个时间常数(Beta1)求移动平均，这点我认为没有必然的根据。
一个函数对参数的偏导数有3个，为啥这三个用同一个时间常数来滤波？这没有什么道
理。除非这三个运动的mode 非常接近而且不耦合。
: 把beta1和beta2拿来当步长搜是在蛮干。Adam有四个参数，eps和步长比
较重要
。你要
: 是四个参数都搜一遍，一个搜10个点，搜一次4个小时，如果你只有一个
gpu，你
需要
: 10000*4/24/30/12=4.6年才能解决一个小问题！最终大概搜到一个和SGD
类似的
解（
: beta很小，eps和步长很大），但这能有什么意义啊？本质上还是adam的
收敛条
件太苛
: 刻（对于典型的beta值）。
【在 l******x 的大作中提到】
: 其实加上一个momentum就会让在nonconvex和有梯度噪声下的分析大大复杂化。即便用
: 足够小的步长，momentum一般也不会单调收敛（所谓heavy ball method）。
: Adam走的更远，其收敛依赖于更多条件。一般使用者很少了解这些细节。
最大的可能是因为移动平均那一步，给的时间常数太少。
对梯度的每个element求移动平均。这个有意义。但是
都按照同一个时间常数(Beta1)求移动平均，这点我认为没有必然的根据。
一个函数对参数的偏导数有3个，为啥这三个用同一个时间常数来滤波？这没有什么道
理。除非这三个运动的mode 非常接近而且不耦合。
: 把beta1和beta2拿来当步长搜是在蛮干。Adam有四个参数，eps和步长比
较重要
。你要
: 是四个参数都搜一遍，一个搜10个点，搜一次4个小时，如果你只有一个
gpu，你
需要
: 10000*4/24/30/12=4.6年才能解决一个小问题！最终大概搜到一个和SGD
类似的
解（
: beta很小，eps和步长很大），但这能有什么意义啊？本质上还是adam的
收敛条
件太苛
: 刻（对于典型的beta值）。
【在 l******x 的大作中提到】
: 其实加上一个momentum就会让在nonconvex和有梯度噪声下的分析大大复杂化。即便用
: 足够小的步长，momentum一般也不会单调收敛（所谓heavy ball method）。
: Adam走的更远，其收敛依赖于更多条件。一般使用者很少了解这些细节。
g*t
70 楼
Normalized LMS是类似的算法。已经广泛应用在各种数字滤波场合几十年了。主因之一
是假如只用beta 1那个部分，也就是SGD.
各分量的尺度和单位很可能无法对齐。所以那个beta 2的
部分有用并且速度快。
另外懂的人可以看出来物理意义。爱因斯坦维诺定律可以连接随机信号的时域和频域分
析。大致来说,beta 2那部分算是高通。
实际上来讲。Adams和其他的两参数对步长进行滤波的办法频域上可以是等价的。你不
一定要
用Adams的具体形式。只要把过去的梯度进行两参数带通滤波，效果应该是类似的。
: adam这个算法很多人用 为啥？ 既然收敛条件苛刻
【在 L****8 的大作中提到】
: adam这个算法很多人用 为啥？ 既然收敛条件苛刻
是假如只用beta 1那个部分，也就是SGD.
各分量的尺度和单位很可能无法对齐。所以那个beta 2的
部分有用并且速度快。
另外懂的人可以看出来物理意义。爱因斯坦维诺定律可以连接随机信号的时域和频域分
析。大致来说,beta 2那部分算是高通。
实际上来讲。Adams和其他的两参数对步长进行滤波的办法频域上可以是等价的。你不
一定要
用Adams的具体形式。只要把过去的梯度进行两参数带通滤波，效果应该是类似的。
: adam这个算法很多人用 为啥？ 既然收敛条件苛刻
【在 L****8 的大作中提到】
: adam这个算法很多人用 为啥？ 既然收敛条件苛刻
l*x
71 楼
NLMS那个input energy是Hessian的最大特征值的bound，因此step size是well
normalized。
Adam是从regret analysis得出的，不trial-and-error，你根本不知道合适的步长。
NLMS的分母那部分没有开根号；Adam的分母那部分开根号。这两个量纲都对不上。
normalized。
Adam是从regret analysis得出的，不trial-and-error，你根本不知道合适的步长。
NLMS的分母那部分没有开根号；Adam的分母那部分开根号。这两个量纲都对不上。
l*x
72 楼
我觉得有些似是而非的类比（没有数学依据）比较危险。就像adam，rmsprop，有人说
由于它们用normalized的梯度，因此能放大出现次数少的feature的梯度，因此收敛快
。这就是典型的误解。这些方法恰恰对sparse的feature表现很差，因此才有各种
sparse，lazy update的version。很多regret analysis要求梯度是unimodal分布，因
此所有的feature都要频繁出现，这样各个gradient才能接近高斯分布。
由于它们用normalized的梯度，因此能放大出现次数少的feature的梯度，因此收敛快
。这就是典型的误解。这些方法恰恰对sparse的feature表现很差，因此才有各种
sparse，lazy update的version。很多regret analysis要求梯度是unimodal分布，因
此所有的feature都要频繁出现，这样各个gradient才能接近高斯分布。
g*t
73 楼
各种AI都是似是而非的类比。导致什么人都可以出个启发式的馊主意。所以成了过街老
鼠。这是历史教训。
但是信息论，自控，滤波什么的文献里到处都是各种中学数学竞赛程度的不等式估计，
于是自己把自己作死了。我认为这是另一方面的历史教训。
对我个人而言。Einstein－马赫的办法我认为很好。理想实验可以比数学论证更快的帮
助思考。
例如一个概率不等式，未必要写不等式来证明。构造一个撒骰子的过程，然后写清楚观
察，
也是证明。没有数学依据不等于没有依据。
有了数学依据也不一定就是依据。任何一个数学符号都是纸上的，没有香味没有质量。
如何可以成为
有质量，温度的实体的依据？数学到最后总要碰到这层困难。我说的不是逻辑佯谬。我
年轻时候念过布尔巴基的书。训练过many years数学证明。
现在可以感受到这一层困难。
【在 l******x 的大作中提到】
: 我觉得有些似是而非的类比（没有数学依据）比较危险。就像adam，rmsprop，有人说
: 由于它们用normalized的梯度，因此能放大出现次数少的feature的梯度，因此收敛快
: 。这就是典型的误解。这些方法恰恰对sparse的feature表现很差，因此才有各种
: sparse，lazy update的version。很多regret analysis要求梯度是unimodal分布，因
: 此所有的feature都要频繁出现，这样各个gradient才能接近高斯分布。
鼠。这是历史教训。
但是信息论，自控，滤波什么的文献里到处都是各种中学数学竞赛程度的不等式估计，
于是自己把自己作死了。我认为这是另一方面的历史教训。
对我个人而言。Einstein－马赫的办法我认为很好。理想实验可以比数学论证更快的帮
助思考。
例如一个概率不等式，未必要写不等式来证明。构造一个撒骰子的过程，然后写清楚观
察，
也是证明。没有数学依据不等于没有依据。
有了数学依据也不一定就是依据。任何一个数学符号都是纸上的，没有香味没有质量。
如何可以成为
有质量，温度的实体的依据？数学到最后总要碰到这层困难。我说的不是逻辑佯谬。我
年轻时候念过布尔巴基的书。训练过many years数学证明。
现在可以感受到这一层困难。
【在 l******x 的大作中提到】
: 我觉得有些似是而非的类比（没有数学依据）比较危险。就像adam，rmsprop，有人说
: 由于它们用normalized的梯度，因此能放大出现次数少的feature的梯度，因此收敛快
: 。这就是典型的误解。这些方法恰恰对sparse的feature表现很差，因此才有各种
: sparse，lazy update的version。很多regret analysis要求梯度是unimodal分布，因
: 此所有的feature都要频繁出现，这样各个gradient才能接近高斯分布。
l*m
74 楼
老师傅调参基本不是grid search, 类似imitation learning, 还是很快的.
在做seq2seq, 现在adam的标配是gradient clip and annealing learning rate。炼金
炼金
【在 l******x 的大作中提到】
: 把beta1和beta2拿来当步长搜是在蛮干。Adam有四个参数，eps和步长比较重要。你要
: 是四个参数都搜一遍，一个搜10个点，搜一次4个小时，如果你只有一个gpu，你需要
: 10000*4/24/30/12=4.6年才能解决一个小问题！最终大概搜到一个和SGD类似的解（
: beta很小，eps和步长很大），但这能有什么意义啊？本质上还是adam的收敛条件太苛
: 刻（对于典型的beta值）。
在做seq2seq, 现在adam的标配是gradient clip and annealing learning rate。炼金
炼金
【在 l******x 的大作中提到】
: 把beta1和beta2拿来当步长搜是在蛮干。Adam有四个参数，eps和步长比较重要。你要
: 是四个参数都搜一遍，一个搜10个点，搜一次4个小时，如果你只有一个gpu，你需要
: 10000*4/24/30/12=4.6年才能解决一个小问题！最终大概搜到一个和SGD类似的解（
: beta很小，eps和步长很大），但这能有什么意义啊？本质上还是adam的收敛条件太苛
: 刻（对于典型的beta值）。
g*t
75 楼
annealing这词是模拟退火来的。调参数很像实验物理。
以前还有模拟淬火。我记得就是把温度一下打到底。
: 老师傅调参基本不是grid search, 类似imitation learning, 还是很快
的.
: 在做seq2seq, 现在adam的标配是gradient clip and annealing
learning rate
。炼金
: 炼金
【在 l*******m 的大作中提到】
: 老师傅调参基本不是grid search, 类似imitation learning, 还是很快的.
: 在做seq2seq, 现在adam的标配是gradient clip and annealing learning rate。炼金
: 炼金
以前还有模拟淬火。我记得就是把温度一下打到底。
: 老师傅调参基本不是grid search, 类似imitation learning, 还是很快
的.
: 在做seq2seq, 现在adam的标配是gradient clip and annealing
learning rate
。炼金
: 炼金
【在 l*******m 的大作中提到】
: 老师傅调参基本不是grid search, 类似imitation learning, 还是很快的.
: 在做seq2seq, 现在adam的标配是gradient clip and annealing learning rate。炼金
: 炼金
l*x
76 楼
由简到繁，最后我们还是希望由繁到简。
SGD最raw，也是适用性最广的。
Momentum也不错，但只能对strongly convex的函数有加速作用。我的经验是对
Feedforward的网络好用，对RNN一般没用或有害。
RMSProp也很不错，damping factor调好了会收敛很快，但最后收敛的结果有时会比SGD
差。
Momentum和RMSProp都是Hinton很早就提出的，他的ppt
http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf
page 30里明确的提到momentum + RMSProp（也就是Adam）没有进一步的gain，他那时
大概很难料到今天adam倒成了最popular的方法吧。
SGD最raw，也是适用性最广的。
Momentum也不错，但只能对strongly convex的函数有加速作用。我的经验是对
Feedforward的网络好用，对RNN一般没用或有害。
RMSProp也很不错，damping factor调好了会收敛很快，但最后收敛的结果有时会比SGD
差。
Momentum和RMSProp都是Hinton很早就提出的，他的ppt
http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf
page 30里明确的提到momentum + RMSProp（也就是Adam）没有进一步的gain，他那时
大概很难料到今天adam倒成了最popular的方法吧。
g*t
77 楼
一个凸函数。如果梯度的李普西斯常数上限K,
N次迭代之后，和最优解的距离为：（K+小余项）／（N+小余项）
如果有momentum，那么N可以变成N^2.
这个结果不可提高。也就是说总能找到一个凸问题，满足你所使用的梯度，momentum的
值，但是收敛速度不超过K/N^2。
任何一个神经网肯定是要cover x'Ax+bx这样的基础问题的。
那么如果不用牛顿法，收敛速度bound实际上是很明确的。
要提高速度，就不能用黑盒模型。就是说除了函数的点值，以及梯度的点值之外。
要把别的信息注入优化方案。不然那就只能是在凸优化的基础边界之内的提高。
简单的说，让调参师傅工作效率高的办法容易赢。
SGD
【在 l******x 的大作中提到】
: 由简到繁，最后我们还是希望由繁到简。
: SGD最raw，也是适用性最广的。
: Momentum也不错，但只能对strongly convex的函数有加速作用。我的经验是对
: Feedforward的网络好用，对RNN一般没用或有害。
: RMSProp也很不错，damping factor调好了会收敛很快，但最后收敛的结果有时会比SGD
: 差。
: Momentum和RMSProp都是Hinton很早就提出的，他的ppt
: http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf
: page 30里明确的提到momentum + RMSProp（也就是Adam）没有进一步的gain，他那时
: 大概很难料到今天adam倒成了最popular的方法吧。
N次迭代之后，和最优解的距离为：（K+小余项）／（N+小余项）
如果有momentum，那么N可以变成N^2.
这个结果不可提高。也就是说总能找到一个凸问题，满足你所使用的梯度，momentum的
值，但是收敛速度不超过K/N^2。
任何一个神经网肯定是要cover x'Ax+bx这样的基础问题的。
那么如果不用牛顿法，收敛速度bound实际上是很明确的。
要提高速度，就不能用黑盒模型。就是说除了函数的点值，以及梯度的点值之外。
要把别的信息注入优化方案。不然那就只能是在凸优化的基础边界之内的提高。
简单的说，让调参师傅工作效率高的办法容易赢。
SGD
【在 l******x 的大作中提到】
: 由简到繁，最后我们还是希望由繁到简。
: SGD最raw，也是适用性最广的。
: Momentum也不错，但只能对strongly convex的函数有加速作用。我的经验是对
: Feedforward的网络好用，对RNN一般没用或有害。
: RMSProp也很不错，damping factor调好了会收敛很快，但最后收敛的结果有时会比SGD
: 差。
: Momentum和RMSProp都是Hinton很早就提出的，他的ppt
: http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf
: page 30里明确的提到momentum + RMSProp（也就是Adam）没有进一步的gain，他那时
: 大概很难料到今天adam倒成了最popular的方法吧。
l*x
78 楼
一旦进入attraction basin，momentum才最优（只用一阶导数）。但困难恰恰就在于先
要逃离很多saddle points才能进入attraction basin, momentum对saddle points无能
为力，RMSProp才是逃离saddle points的方法。Adam在训练的早期大概要往RMSProp的
方向调，快收敛时往momentum方向调。
要逃离很多saddle points才能进入attraction basin, momentum对saddle points无能
为力，RMSProp才是逃离saddle points的方法。Adam在训练的早期大概要往RMSProp的
方向调，快收敛时往momentum方向调。
l*x
79 楼
即便是在attraction basin里，momentum也只能加速strongly convex的问题。当
eigenvalue spread太大时，momentum也没有什么意义，那个bound代价函数值的ball太
大了。
这一缸子东西搞下去水太深。
eigenvalue spread太大时，momentum也没有什么意义，那个bound代价函数值的ball太
大了。
这一缸子东西搞下去水太深。
g*t
80 楼
是的. 就算在收敛区域内，走的太慢也没用。5年收敛那受不了。
: 即便是在attraction basin里，momentum也只能加速strongly convex的问题。当
: eigenvalue spread太大时，momentum也没有什么意义，那个bound代价函数值的
ball太
: 大了。
: 这一缸子东西搞下去水太深。
【在 l******x 的大作中提到】
: 即便是在attraction basin里，momentum也只能加速strongly convex的问题。当
: eigenvalue spread太大时，momentum也没有什么意义，那个bound代价函数值的ball太
: 大了。
: 这一缸子东西搞下去水太深。
: 即便是在attraction basin里，momentum也只能加速strongly convex的问题。当
: eigenvalue spread太大时，momentum也没有什么意义，那个bound代价函数值的
ball太
: 大了。
: 这一缸子东西搞下去水太深。
【在 l******x 的大作中提到】
: 即便是在attraction basin里，momentum也只能加速strongly convex的问题。当
: eigenvalue spread太大时，momentum也没有什么意义，那个bound代价函数值的ball太
: 大了。
: 这一缸子东西搞下去水太深。
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