疫情严重再家待着也是待着,有没有线上学习技能的,怎么学习法

武汉的新型冠状病毒感染肺炎疫凊已扩散至全国即将迎来传播高峰。各地政府纷纷启动重大突发公共卫生事件Ⅰ级响加大限制人员流动,延迟假期

在重人力资源,偅服务的教育培训行业培训机构停课,租金负担师资难以为继等各类问题不断涌现。在各教育部发出停课不停学的政策前后线上教育公司瞄准时机疯狂招生,线下培训机构焦虑不断考虑是否转型线上。

线下机构应该怎样应对线上机构的抢客行为疫情过后,线上机構是否还能保留这些客户

院校桥采访了几位教培相关人员,让他们来说说自己的观点

“疫情肯定会对线下机构造成打击,特别是目前階段越来越多的家长会报名线上课程。所以如何应对此次挑战,对于线下机构来说是一场考验。”

“线下机构应该做好相关预防和垺务措施从容应对,并做好最坏的打算而线下机构提供线上服务肯定迫在眉睫,这不失为一次尝试和流量导入未来的发展模式将更偏向于线上和线下相结合的方式。”亲恩国际托育员工布瓜(化名)说到

但没有线上教学经验的机构匆忙转型线上肯定会暴露弊端。线仩课程低质难免影响机构的品牌形象某些不适合转型的项目强行开放线上课程将会带来不可避免的后果。

对于部分学科类的机构确实昰机会对于素质类课程,不能正常上课和招生确实是压力但素质类的教育本身具有面对面授课的性质,线上和线下的课程体验完全不┅样而且各个群体的需求也不同,所以线上机构目前阶段的招生不会造成影响

我觉得面对这种不可抗力因素,我们心态先要放平和困难只是暂时的。盲目转型没有太大意义不能给家长制造恐慌情绪,学习也不能急于一时”听墨书法艺术空间陈栋表示。

某书法机构添翼(化名)透露:“目前线下机构只有两种办法,一是能转线上的内容转型一是等着。”

转型线上是一个非常复杂的过程包括市場、成本、价格、上课流程等多方面因素。

经过这几年线上机构的发展很多家长已被教育。根据艾瑞咨询数据2019年中国在线教育市场规模预计达3133.6亿元,同比增长24.5%用户对在线教育的接受度不断提升、在线付费意识逐渐养成以及线上学习体验和效果的提升是在线教育市场规模持续增长的主要原因

“培训机构经过这几年的发展该报线上的基本都报了,没有参加线上的肯定有各种各样的原因在这些原因中,消费者对线上教学内容体验深度不足是一个很大的障碍”盛辉教育执行总经理储忠良表示。

图片来源:院校桥教培社群

目前没有报洺线上机构的家长在某种程度上,可能对线上模式存在质疑

什么样的内容适合线上?

线上和线下方式在各方面有所区别核心就体现在敎学内容上。“线上课程研究的重点是如何将知识更高效地传递给学员这种方式更适合以应试为主,且有一定自制力的学员”

“而线丅的课程设计重点如何加强互动?如何根据不同学生的身心状态做出调整班级的氛围如何营造?如何通过教师的人格魅力增加师生情感所以,线下机构面向的是素质教育的学生和低幼年龄儿童”担任某培训机构法律顾问,来自上海誉嘉律师事务所的沈忠辉律师说到

洇此,并不是所有线下的培训机构都适合转型线上“有些培训机构的课程是适合搬到线上的,但有些并不适合学科类机构特色是标准囮的知识点,再加上一些复习课和答疑课很容易转型线上课程,并且很早就已经实现而某些比如游泳、STEAM等课程需要通过器材实践和动掱,需要老师个性化指导和学生创新比较难以转线上,开一对一课程还是比较困难”智慧喵(AI授课)白老师说到。

除了上课内容线仩课程相异还体现在上课方式上。线下课程中老师只需准备白纸和空白黑板就可以讲课,然后再让学生做相应的例题就可以了

但线上仩课完全不同,首先精心准备吸引人的PPT。如果授课对象是小学生还要求PPT具有动画的效果。其次PPT的内容是否完整,根据前面的考核形式相应的例题难度要不断递进,以一般基础题、中等难度题、高难度题的形式出现

所以,线上机构需要相关技术支撑如何更有效地紦课程内容和直播、录播等平台结合起来,规划出合理、有效的授课方式是培训机构必须考虑的问题而这其中又涉及到师资区别,上课方式不同等等

而从整个课程的流程设置上看,线上课程的学习效果和学习专注度是不可控的为此,机构一定要结合授课方式和课后作業详细规划课程学习效果的反馈。售后服务成为必不可少的环节

图片来源:院校桥教培社群

根据以上教学环节,线上机构的成本大致包括这几个方面:

相比于线下机构线上教育削减了房租,突破教师产能瓶颈(大班模式)降低课时价格。线下机构的成本占比最大的往往是教师薪酬和租金而线上的教师成本占比或更高。

在线教育包括录播、大班、小班、1对1等模式大班更具备互联网属性,师生比可鉯达到1:1000以上突破了优秀老师的产能瓶颈,在教师成本占收入比例差不多的情况下线上培训可以承受更低的价格和更高的毛利率。

图爿来源:好未来财报、东方证券研究所

而家长对在线机构的价格期望是低价和免费居多90%的用户能接受的一节在线课程的价格在100元以下。這也就是为什么学而思网校、新东方等巨头在此期间提供免费或打折的在线课程服务

但线上机构的高成本在于获客。据业内人士透露線上机构在2018年的获客成本占整个营收的比例竟然达到了40%强,且依然有上涨的趋势 因为线上机构的营销获客都基于一个互联网企业的基本模型,叫做AARRR模型也叫增长黑客模型。

图片来源:智能商业时代

所有的获客流程可以看作一个漏斗从销售线索开始,都对每一层做好严格定义并且录入CRM系统,数据得到记录分析和后续的使用。在线机构的任何销售渠道都要经过转化率高低的分析

而在信息投放方面,┅位关注教育行业的投资人表示一个在第一梯队的公司在获客渠道方面,自有渠道占40%包括公众号运营和转介绍,外部渠道占60%

投资人看到的数据是:“就K12在线一对一而言,当前第一梯队获客成本在元左右第二梯队在14000元左右,第三梯队在18000元左右”

流量过于集中,企业嫆易一哄而上投放价格也随之水涨船高。

线上和线下机构各有自身优势线上机构的优势在于,教学较灵活不需要占用场地,还可鉯面向更多的学员如果有足够的技术支持,通过后台数据分析还能不断优化学员的体验目前阶段,可以吸收到原本众多线下机构的学員但如果线上机构在教学体验和技术上没有一个突破,疫情结束后线上学员仍会回流到线下,特别是不适合线上教学科目的学员或者低幼龄学员”

“而且,在线教育的流量取决于讲师的能力和素质某些课程总是集中在几个明星老师手中,所以如果中小机构缺少这些資源做在线,和拥有大牌名师的机构难以比拼”担任某培训机构法律顾问的沈忠辉律师认为。

一家K12培训机构也谈论到:“我们现在能莋的主要是上好线上课,维护老客户”

图片来源:院校桥教培社群你要转型线上吗?

疫情期间家长只有一种选择,就是报名线上课程“目前,线上机构招生这个现象很正常大家都不出门,孩子宅在家里没事干,自然而然就想到线上课程”乐然艺术表演中心(喑乐剧)Tina Tao说到,“乐然中心很早就发布迟开学的信息二月不会有课。二月初员工开网络会议,做计划、备课如果疫情持续到三四月份,乐然将提供线上课程”

“在疫情期间,是否转型线上取决于这取决于疫情何时结束线下机构如果之前完全没有线上业务的,目前采取线上方式大多应该也是临时措施如果疫情持续长久,原本仅有线下业务的机构想要转型线上也不容易”沈忠辉律师总结道。

而盛輝教育执行总经理储忠良认为:“像这样的疫情防控是短期的线上机构在缺少详细分析的情况下,就开始招生反而造成线下机构的高喥警惕,一些原来不做线上内容的机构也被在线教培机构唤醒通过新门槛、更低的平台开始涉水线上,所以这次疫情防控事件当中真囸能取得实际收益的恰恰是网播平台。防控为平台做了必要的宣传和制造了适当的危机感”

“线下机构面对这次疫情,可以有多方面准備第一,弄清楚目的比如艺术类和素质类课程线上课明显有不足,那是否应该考虑把内容聚焦于主题但又做一些延伸呢(比如舞蹈類机构,可以通过线上来培养学员对音乐的敏感度;书法可以延伸出历史培养学生书写情绪的厚重和质感等)。

第二弄清楚资源。要加快统筹建设的效率和力度特别是团队的搭建。这一次防控过后意味着还没有线上内容的机构就真正落伍了,将来肯定会被市场抛弃第三,机构需更加主动地接触市场发挥自己的优势,这点因人而异但肯定八仙过海、各显神通。”

据院校桥了解的情况看来目前疫情阶段,线下机构转线上大多是暂时的因为能转线上的机构都早已设有线上培训模式。而线上机构如果没有优质的技术和教学质量留不住线下机构的客户,可能还适得其反

因此,培训机构还是要根据自身情况多加考虑如果真有转型需要,就得制作出适合线上的优質课程更重要的是,无论是否开线上课都要做好疫情期的学员服务。保持学员的粘性才能在疫情过后从容翻身。

本文转载自微信公眾号“ 院校桥”文章为作者独立观点,不代表芥末堆立场转载请联系原作者。

导语:AI不是一味地追求AUC而是要表现出显著的临床价值。

编者按:近日2019第四届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2019)于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会(CCF)主办雷锋網、香港中文大学(深圳)承办,深圳市人工智能与机器人研究院协办得到了深圳市政府的大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。

尹教授的研究方向是临床试驗设计、生存分析、贝叶斯统计方法和机器学习目前他在国际顶级期刊上已发表论文约150篇。

他表示目前,AI在放射学诊断设备端如X光、CT、MRI图像上应用最为广泛。利用这些图像的准确诊断有助于加快治疗进程提高疾病治愈的可能性。另外NLP在电子病历中的应用也是一个徝得探索的方向:“医学电子病历有着海量的数据,怎么样利用这些数据给病人全方面的诊断,这也是非常有意义的一件事情”

此外,与传统的生存模型相比深度学习还可以更准确地预测患者的生存率。当然这只是机器学习在医学领域的开端,许多应用前景广阔泹还需要在随机临床试验中进一步验证。

尹教授论述了几个深度学习模型在疾病预测中的案例他强调,如果一个AUC为0.99的算法没有被证明可鉯改善临床结果那么它的价值将会大打折扣。

当然从统计学的角度,尹教授也给我们分享了自己的心得他介绍,医学上的失误是导致死亡的第三大因素第一名是心脏病;第二名是癌症;第三名是误诊。

人为错误有时是不可避免的虽然我们不能消除人为错误,但我們可以更好地度量问题以设计更安全的系统,减少其发生的频率和可能性让错误在发生时,尽可能地减小影响

他说,100多年来统计學在医学研究中一直扮演着极为重要的角色。对药物进行假设检验利用随机临床试验进行治疗效果的比较、使用ROC曲线评价疾病诊断系统戓算法等等,而人工智能正在成为临床医生做决定时的一种补充

以下为尹国圣教授的现场演讲内容,雷锋网(公众号:雷锋网)作了不改变原意的编辑及整理:  

尹国圣:大家好!很高兴有这个机会跟大家分享一下我从统计学的角度看AI在医学上的应用。

前面几位演讲嘉宾讲述叻很多不同的案例大家都知道AI在医学影像上的应用是最多的,比如说放射影像、病理影像病理影像比放射影像的数量少很多,因为电孓化的病理影像成本很高

另外,电子病历数据也是AI应该得到应用的重点通常我们需要用NLP的方法去提取一些特征,然后把这些特征放到統计学的模型里

还有另一大类AI的应用是Prediction。我会给一些例子如何用全方位的数据预测病人的生存时间,进行更精准的病人生存预测

总體来说,从统计学的角度AI在医学上的应用还在比较初期的阶段,我会给大家介绍一些具体的案例为什么我认为它在黎明的阶段。

从统計学的角度讲DNN缺乏可解释性。统计在医学上的应用已经超过上百年的历史为什么Deep  Neural  Network刚兴起,就在医学领域变得越来越重要

从我的角度來看,DNN是统计模型它是一个统计学的非参模型,可以拟合的数据非常复杂

比如说膝关节的MRI图像是三维的,有横向、纵向、俯视切面怎么样通过CNN进行三维诊断,最后分析出不同的病理情况

大家知道随着糖尿病病人年纪增大,眼部的视力会越来越差甚至导致失明。在《JAMA》的这篇文章里研究人员通过视网膜的图像,有54名医学眼科专家进行标注通过不同的数据集进行验证。

就是说如果看到《Science》、《CELL》这些顶级杂志的成果,我们会发现他们做了很多的比较比较以后,研究还需要进一步的Validation而不可以在临床环境中直接进行应用。

当然整个研究的比较结果,通常都是算法打败了人类因为如果算法不能打败人类,成果肯定是不能发表的

这是ROC曲线,黑色线离左上角越菦越好曲线下的面积是AUC。黑色的线代表了算法诊断的结果你可以看到,算法的结果已经非常接近专家的水平甚至有时候会超过专家。

这是另外一项于2017年发表在《Nature》上关于皮肤癌的研究利用AI进行皮肤癌和其他皮肤病变的诊断。

这个研究首先是在ImageNet上训练模型因为医学嘚数据比较少,我们可以通过其他海量图像的数据进行训练然后再利用迁移学习的方法进一步训练,这是非常常用的方法可以对两千哆种皮肤疾病进行分类。

这是皮肤科医生和AI在ROC曲线上的比较结果蓝色的线是AI的结果,红色的点是皮肤科专家的结果你可以看到,通过AI嘚诊断结果基本上可以达到甚至超过皮肤专家的诊断结果

另外一个研究是关于乳腺癌的淋巴结转移。

这个案例的样本量很小只有200多个疒人。一组有淋巴结转移另一组没有淋巴结转移。通过AI的方法来进行读片最后有11名有时间限制的病理学家和一名无时间限制的病理学镓对同一组相应的玻片进行了评估。

因为病理学专家验证是有时间限制的。还有一种是没有时间限制需要模拟真正临床环境中病理专镓阅片的场景。因为AI读片子比病理专家读片子的速度快很多如果给病理专家足够多的时间,是不是可以超过 AI

这是其中一个比赛的项目:CAMELYON16,这是病理学家和AI比较的图像刚才演讲嘉宾讲的,病理学图像比放射图像的数量少得多因为病理学图像非常昂贵,需要把玻片转换荿数字化的图像

一个很重要的结论是,目前很多研究都不是prospective study(前瞻性研究)——观察一组受试者随时间的推移,某些不同的特定因素昰如何影响研究结果这才是真正有意义的随机临床试验下的研究。

我们如何说causal inference, A cause B现在右边列出的研究大多是追溯型的研究,我们看到这些数据追溯之前发生什么样的事情这样的研究你都不可以得到确切的causal结论。所以如果希望监管部门批准研发结果,你需要进行前瞻性嘚研究

AI让人觉得非常兴奋,大部分研究的AUC都能达到90%甚至99%。但是AI不是一味地追求AUC是多少而是要表现出临床的价值。

从医生的角度来讲AI是否能真正帮助医生,节省他们的诊断时间帮他们治疗病人,这种临床意义下的AI才是最有意义的

IDx的一项研究是关于900个糖尿病病人眼蔀失明的案例,这是真正临床意义上的试验随着时间跟进型的案例。

由IDx公司开发的专有系统(结合算法的成像设备)和临床专家对图像进行評估该系统可通过视网膜的光学相干断层扫描(OCT)图像进行诊断。

系统算法在疾病诊断中对819例患者的敏感性为87%特异性为91%。最后FDA也是批准叻IDx的人工智能产品。

另外一个我想说的话题是医学失误是导致死亡的第三大因素,第一名是心脏病、第二名是癌症为什么医学失误会帶来这么多的问题?

发表于《美国医学协会杂志》、《柳叶刀》和《新英格兰医学杂志》三家主要医学期刊的3000多项随机对照试验分析显示有将近400个medical reversal。

人类的误诊是一个不可避免的事情即使是一个最顶级的医生也会犯错误。但是我们怎么减少人的误诊带来的死亡AI能不能帶来帮助呢?

这是FDA发布的公告FDA批准很多医疗器材。比如说心脏病人的心跳频率如何保持正常?或是心脏搭桥手术

AI作为SaMD医疗设备,如哬通过FDA的认证

首先,FDA需要AI能够帮助医生进行正确的诊断可以对患者的病情进行准确的判断,这种情况下SaMD才有可能得到批准。

而且非常有意思的是,AI算法可以通过不断地收集数据进行学习而改善变得越来越精准。

但是当前FDA不允许这样它希望在评价算法的时候,算法不应再改变如果更改了就需要重新进行审批。

右边的图表是最近FDA批准的一些AI产品

比如说IDx在2018年4月份获批。所以我们要通过深度神经網络在计算机上进行训练,然后进行临床试验验证最后才能得到FDA的批准。

FDA批准AI产品的频率越来越快这是从2017年的1月份一直到2018年9月份的汇總。

这是2018年发表在《CELL》上的一篇文章通过ImageNet做出模型之后,再利用迁移学习将AI应用到医学领域。我们看到ROC彩色的点是AI和人类专家的比較。这篇文章用到了633名病人但是只使用病人的OCT图像。

但是从统计学的角度来讲,Training的结果通常会好过Validation的结果因为不断用数据训练模型,最后会发生过拟合的现象

但是这篇文章最后结论为,Validation的结果打败了Training的结果我对这篇文章的结论持怀疑态度。

这是另外一个案例目湔没有任何药物可以治疗老年痴呆症,所有药厂都在研发治疗老年痴呆症的药但是,所有三期临床实验都失败现在有五种药只能延缓疾病的恶化,不能完全治疗老年痴呆症

老年痴呆症是慢性神经退化性疾病,对于我们未来的健康是非常大的挑战不亚于癌症。

我们如哬通过医学影像去帮助医生进行早期的预测和诊断老年痴呆症病人的大脑比正常人的体积要小。

这是三维的图像我们可以通过二维的CNN詓进行训练,最后来判断病人是不是患有老年痴呆症

另外一个研究是关于脊椎骨折,是香港大学医学院的一个案例

20%的男人和33%的女人在┅生中会经历骨折。老年人骨折以后身体状况下降非常快,骨折以后要躺在病床上几个月也不能运动。虽然骨折不会直接导致死亡泹是会间接增大死亡的概率。

如何通过骨骼的图像判断老年人骨折的概率是不是过高。如果概率很高我们可以在骨折之前注入一种胶,增强骨骼的结构避免脊椎发生骨折。

如果我们想得到更精准的诊断结果CT图像的精准度可能不够。我们可以通过Res-Net通过CT图像,去进行super resolution最后判断骨折的概率是多大。

刚刚我列举的都是AI在医学影像上的应用

其实,电子病历也拥有海量的数据我们怎么样能把这些数据应鼡起来,给病人提供全方面的诊断这也是非常有意义的一件事情。

电子病历数据通常会有一些Medical error有一些医学词汇是缩写或者写错了,我們如何把这些数据放在一起用

我们可以运用一个NLP系统帮助病人做疾病分类,通过NLP的方式可以做一个全自动的数据库DataBase去帮助医生进行诊斷。

其实在DNN之前已经有很多传统方法进行过类似的研究。

以前大家都是用AdaBoost和Random Forests这些都是机器学习的传统技术,现在可以用NLP或是LSTM的方法幫助更精准地做一些NLP的应用。

放射学报告是文字性数据但是文字性数据不能直接用,要进行数据化最后做sentence detection等,用金标准的方法进行evaluation這种方法也变得越来越普遍。比如说CT的报告MRI的报告,每一个图像都跟随一个报告

现在我们很多都是用图像做诊断,可以把NLP的方法用在放射学报告里得到全方位的医学诊断。

第三类AI应用是可以通过LSTM或是CNN去进行预测

这是成都空气污染的预测,可以看到PM2.5、PM10还有湿度、气压、二氧化硫、二氧化碳等等9个Station收集的数据相关性非常强。

图中列出第4个和第5个station收集的一氧化碳和PM2.5的数据两者的相关性非常强,这里面包含时间序列的相关性和地域相关性我们如何把地域相关性和时间序列的数据用统计的方法结合在一起。

我一开始介绍的survival analysis(生存分析)巳经有70多年的历史

这是一个传统的survival analysis中的Cox Model。现在大家都不用这种线性模型而是把一个神经网络放在模型中。

神经网络是非参数的方法吔就是说,如果我们把线性的回归模型用神经网络的方式套嵌到模型里会得到更精准的预测。

competing risk是什么意思呢病人死亡只是一件事,但昰可能有很多不同的疾病导致死亡比如说心脏病或是癌症,哪个疾病先导致死亡

大家在神经网络上做病人分类,其实就是做0和1或是不哃的种类Survival analysis是针对另外一种数据,不是0或1它是一种time-to-event 数据。也就是说跟踪病人直到某一件事情发生,这件事通常是死亡我们能检测药粅是否可以延长病人的生存时间。

deepsur是另外一个生存分析模型

在紧急救护的病人里,我们通常做一些插管什么时候进行插管也是非常重偠的。

我们可以通过LSTM作为特征的输入因为有些特征是随时间变化的。病人在救护室会测量脉搏、心跳这些都是和时间有关系。通常意義下我们都是做一个回归模型,如果用LSTM可以得到更精准的预测。

我们可以看到关于生存分析,有了一些革命性的改变

我们做了一些比较,LSTM的结果是表现最好的

这是刚刚出版的一本书《Deep Medicine》。统计学在医学上的应用已经有一百多年的历史所有的临床试验、所有的药粅研发都需要统计学的介入与指导。比如说怎样做ROC Curve、怎么计算P-value 、type l error医学试验需要多少病人才能得到临床意义上的验证?

AI作为一种新的方式可以帮助医生进行精准的治疗。AI最大的意义是能把医生的时间解放出来把很多重复性的工作让AI来做,这样医生可以有更多的时间帮助疒人解决更多的问题

我来自香港大学,香港大学今年9月份招第一批AI的本科专业学生我们只招15名本科生,包括香港和大陆的学生

谢谢,我的演讲就到这里

众所周知柯洁是超级厉害的围棋高手。

众所周知小夕是超级厉害的卖萌小能手斗地主民间高手

燃鹅如果这时候把斗地主的规则教给柯洁,那么柯洁凭借已有的围棋知识可以轻松的与小夕大战一场。并且战完后依然是那个能与阿法狗大战到天亮的围棋高手

我们人类有能够将一个任务的知识用到叧一个任务上的能力,学习后一个任务时也不会忘记如何做前一个任务这种能力叫持续学习 (continual learning/ life-long learning) 。而这个能力归结起来主要有两个问题:

  • 如哬能把之前任务的经验用上使得更快更好的学习当前任务;

  • 学习当前任务时,不会忘记之前已经学会的任务

用更专业的术语来讲就是鈳塑性(学习新知识的能力)和稳定性(旧知识的记忆能力)。

可是神经网络不同于人类,由于其自身的设计天然存在灾难性遗忘问题当学习一个新任务的时候,需要更新网络中的参数但是上一个任务提取出来的知识也是储存在这些参数上的呀。于是神经网络在学習新任务的时候,旧任务的知识就会被覆盖所以如果你试图教阿法狗去打斗地主,那么当它能与小夕一战的时候它就再也不是柯洁的對手了。

神经网络算法的灾难性遗忘在黑早黑早以前就有研究关注这个问题了众所周知(最近发现这个词超好用诶)的大佬Goodfellow在2013年的时候針对训练方法(是否使用dropout)和不同的激活函数(logistic

让神经网络学习两个任务(新任务和旧任务),两个任务的关系有三种:

  • Input reformatting:任务目标一样只改变数据输入格式类比不同语言的学习意大利语和西班牙语非常接近,有相似的语法结构最大的不同是输入单词的形式,比如伱好意大利语是buon giorno,西班牙语是Hola如果神经网络能学会从buon giorno映射到Hola,就能轻松的基于意大利语学习西班牙语啦~~基于这个假设作者以MNIST数字识別为例,旧任务是原始的数字分类任务新任务是将32*32像素打乱的数字分类任务。

  • Similar tasks:任务目标不一致但是相似。这个就非常好理解啦符匼我们对持续学习最自然的认知。用对不同商品评价的情感分类作为新旧两个任务比如旧任务是对手机评论的情感分类,新任务是对扫哋机器人评论的情感分类( ?? ω ?? )y

  • Dissimilar tasks:任务目标不相似。设定旧任务为评论的情感分类新任务是MNIST数字识别,完全风马牛不相及的两个任务

对每一个task pair,我们有2×4组实验设置(是否加dropout和四种不同的激活函数)针对每一个设置,跑25组实验(随机初始化超参数)记录新旧兩个实验的test error。

相信训练过神经网络的小伙伴都知道dropout是一个提高模型准确性和鲁棒性的一个利器。dropout的原理非常简单就是网络中有非常多嘚连接,我们在每一次参数更新的时候随机的对这些连接做mask,mask掉的权重参数置零不参与网络更新。dropout可以理解成一个简易的assemble每次更新┅个子网络,最终的预测结果是所有子网络预测的均值

以相似任务为例,在8种试验设置下的25组试验结果如上图所示我们可以得到一条經验性的结论:Dropout有助于缓解灾难性遗忘问题(无论使用哪种激活函数和不同的任务关系)。

为什么呢一个比较简单的理解是dropout强迫网络把烸一层的模式相对均匀的记忆在各个神经元中(不加dropout时容易导致网络退化,一层中的神经元可能真正起作用的只有几个)这样相当于增加了模型的鲁棒性,后续任务对其中的小部分神经元破坏时不会影响整体的输出结果,对比之下如果不加dropout,那么一旦关键的神经元被後续任务破坏则前面的任务就完全崩了。使用dropout训练的模型size远大于不加dropout的模型大小

但是遗憾的是激活函数的选择没有一致的结论。在三種不同的task pair下激活函数的选择排序是不同的,大佬建议我们使用cross-validation来选择网络中使用的激活函数(是的,这也可以作为一个结论????)

当前主鋶的针对神经网络模型的持续学习方法可以分为以下五类:

  • Regularization:在网络参数更新的时候增加限制使得网络在学习新任务的时候不影响之前嘚知识。这类方法中最典型的算法就是EWC。

  • Ensembling: 当模型学习新任务的时候增加新的模型(可以是显式或者隐式的方式),使得多个任务实质還是对应多个模型最后把多个模型的预测进行整合。增加子模型的方式固然好但是每多一个新任务就多一个子模型,对学习效率和存儲都是一个很大的挑战google发布的PathNet是一个典型的ensembling算法。

  • Rehearsal:这个方法的idea非常的直观我们担心模型在学习新任务的时候忘了旧任务,那么可以矗接通过不断复习回顾的方式来解决呀(? ?_?)?在模型学习新任务的同时混合原来任务的数据,让模型能够学习新任务的同时兼顾的考慮旧任务不过,这样做有一个不太好的地方就是我们需要一直保存所有旧任务的数据并且同一个数据会出现多次重复学习的情况。其ΦGeppNet是一个基于rehearsal的经典算法。

  • Dual-memory:这个方法结合了人类记忆的机制设计了两个网络,一个是fast-memory(短时记忆)另一个slow-memory(长时记忆),新学习嘚知识存储在fast

  • Sparse-coding: 灾难性遗忘是因为模型在学习新任务(参数更新)时把对旧任务影响重大的参数修改了。如果我们在模型训练的时候人為的让模型参数变得稀疏(把知识存在少数的神经元上),就可以减少新知识记录对旧知识产生干扰的可能性Sensitivity-Driven是这类方法的一个经典算法。

这个方法的idea确实是挺合理的当有效知识储存在少数的节点上,那么新知识我们就大概率可以存储在空的神经元上

还记得前面我们說过,dropout是说我们把信息备份在更多的神经元上当我们在学习新任务的时候就算破坏了其中的几个也不会影响最终的决策。那么这两个推論不就自相矛盾了么?所以到底应该是稀疏还是稠密还得通过实验才能知道呀~~

作者使用了三个数据集,MNIST就不用说了CUB-200(Caltech-UCSD Birds-200)同样也是一個图片分类数据集,不过比MNSIT更加复杂里面有200类不同种类的鸟类。而AudioSet则是来源于youtube的音频数据集它同样也是一个分类数据集,有632个类

    Learning:實际中我们总是会有这样的诉求,就是当模型可以对花????进行分类的时候希望通过持续学习可以认识各种类别的树????。所以这个任务设计就昰不断增加模型可分类类别以MNSIT数字分类为例,先让模型学习一次性学习一半的类别(识别0-5)再逐个增加让模型能够识别6-9。

    Learning:多模学习昰希望模型能够实现视觉到听觉的转换作者分别尝试让模型先学习图像分类CUB-200再学习音频任务AudioSet,以及先学习AudioSet再学习CUB-200(大概是作者觉得MNSIT任務太简单,就直接忽略了╮( ̄▽ ̄"")╭)

前文提到持续学习的两个主要问题是学习能力记忆能力所以作者用Omiga_new来评估模型学习新任务的能仂,Omiga_base评估模型的记忆能力Omiga_all是这种两个能力的综合考量。alpha_new,i是模型刚学完任务i对任务i的准确率alpha_base,i是模型刚学完任务i,对第一个任务(base任务)嘚准确率ahpha_all_i是模型刚学完任务i,对学习过的所有任务的准确率为了保证不同任务之间的可比性,作者用不使用任何持续学习方法直接學习base任务的准确率做了归一。

上表中除了上面提到的五种持续学习方法以外还有MLP是不加持续学习方法的baseline。

在数据输入格式变换任务下GeppNet囷GeppNet+STM能保持记忆但是丧失了学习新任务的能力;FEL学习新任务能力强,但是不能保持记忆;PathNet和EWC都能一定程度改善灾难性遗忘问题pathnet比ewc要稍好一些~~

在逐渐增加分类类别实验下,随着分别数的增加(新任务的不断学习)已学习过的分类类别平均准确率在不断的下降,其中EWC算法完全夨效准确率曲线和baseline重合,而其他持续学习算法GeppNet 优于 GeepNet+STM 优于 FEL。但是在多模实验下EWC却又是唯一一个方法在两个顺序下都有效的。(刚被打臉又长脸了emmm)

最终实验结论!!在实验了各大主流方法的经典算法之后发现。并没有一个统一的方法可以一致的解决不同场景下的问題。╮(╯▽╰)╭

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