深度学习的发展可能已达极限!

本文探讨了科技公司跨界现象,深度学习的未来发展,自动化对就业的影响,以及面对气候变化的创新解决方案,强调了乐观主义的重要性。

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【优快云 编者按】2018 已近年终,回首这一年,身处技术圈的你是否曾反思过些什么——科技与非科技企业界限日益模糊、技术的发展现状和前景、科技发展的正向助推到负面效应,乃至个人心态上的变化。人文、生态、社会……玩技术的人看到的从来不仅仅是技术本身而已,他们早已把世界和明天放进了眼里。

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作者 | Rohan Rajiv
译者 | 虎说
责编 | 仲培艺
出品 | 优快云(ID:优快云news)

以下为译文:


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科技公司的版图已然远远超出了科技范围。

我最近听到了“ThirdLove”的起源故事——谷歌营销经理 Heidi Zak 厌倦了不合身的内衣,也厌倦了维多利亚的秘密等用性感照片包装起来的品牌,转而创立 ThirdLove.com,建立了一个更具包容性的内衣品牌,后发展到 250 多名员工,并在此过程中融资 1340 万美元。有趣的是,ThirdLove 还因为是一个电子商务品牌,而被视作一家“科技创业公司”。

在我和 Disqus 联合创始人 Daniel Ha 的一次讨论中,他也曾指出,在电力非常流行的时候,所有成立的公司都称自己为“电气”公司(例如通用电气)。然而,随着时间的推移,每家公司都开始使用电力,电力也因此成为基础层。

当我们提到“科技”行业时,通常指的是“互联网优先(Internet First)”的公司。而像是 ThirdLove 和 Warby Parker 这样的零售公司,虽都以互联网为基础,但只是专注于通过低成本分销模式在线向客户销售产品。

然而,这批新科技公司越来越关注“非技术”公司的领域。比如,亚马逊在启动时可能就是一个在线零售商,但现在也拥有巨大的实体产业。像 Bird 和 Lime 这类提供共享滑板车服务的共享出行公司则拥有大量的滑板车,线上房屋交易初创公司 OpenDoor 也拥有颇多房产……

未来十年,各行业中的“非技术”企业必须找到一种跨越鸿沟的方法,并将“互联网优先”定位为发展战略,否则将失去生存的机会。

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深度学习的发展可能已达极限,但其影响还将持续深远。

关于深度学习,技术专家们不断加深的一点共识就是:它正在快速接近其极限。虽然事实可能的确如此,但我们仍未能在日常生活中感受到全面部署深度学习的影响。

亚马逊在关于加强仓库自动化的声明中表示:

自动化取代工作岗位并摧毁净就业增长仅仅是一个神话。为了满足正在快速增加的消费者需求,利用自动化使我们仓储中心的工作更加高效,从而让员工将重点转向其他任务。亚马逊自 2012 年推出机器人技术以来,在全球范围内增加了近 30 万个全职工作岗位。我们团队与全球超过 26 个仓储中心的 100000 多个机器人一起工作,我们乐于继续增加在机器人上的投入,同时壮大我们的全球员工队伍。

当然,不仅仅是亚马逊,很多类似的故事都在试图向我们传递一个信号:不要担心,自动化只会让“馅饼”变得更大。虽然这些故事可能属实,但不可回避的事实却是——这些机器人正在减少人类可就业岗位的总数。

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此外,虽然自工业革命以来我们创造了许多工作,但其间也存在一个痛苦的调整期。投资于持续教育和劳动力再培训就显得尤为重要。


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作为一个“物种”,气候变化将会是我们面临的最严峻的考验。

如何处理气候变化是我们迫切需要创新的领域,用减少排放来应对气候变化的挑战实则毫无助益。首先,我们需要商业化的碳捕获技术,从而得以捕获已经存在于大气中的二氧化碳。

几个月前,《纽约时报分享了 Roy Scranton 的一篇文章,阐述了在一个似乎注定失败的世界中养育孩子的矛盾,他在文章结尾处说道:

生活意味着理解我们的行为会产生后果,并承担这些后果带给我们生活的影响,在生活这张网中,我们每个人都不可逆转地陷入困境,每天都在努力缓解自己的痛苦。从伦理道德的角度,生活意味着限制我们的欲望,尊重自然界中所有事物,并理解我们能在这个星球上的存在是一种来之不易的礼物,并且可以随时被收回。

我不能保护我的女儿免于未来的苦痛,甚至也不能保证她过上更好的生活。我所能做的就是教她如何关心、如何善良以及如何在大自然的恩典中生活。我可以教她坚强、善于适应环境和谨慎,因为她将不得不为她所需要的东西而奋斗。但我也需要教她为正确的事情而战,我需要告诉她所有的事物都会死,甚至她、我、她的母亲乃至我们所知道的世界,但这些困难真相也正是智慧的开端。


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乐观总是很重要。

去年 3 月开始编写 Notes by Ada 时,我预想自己会分享关于当前技术状态的笔记——我想象自己从本周的新闻中挑选头条资讯并将它们组合在一起。但是,在写作的过程,我发现我的兴趣实际上存在于未来几十年而不是接下来的几个月。最后,我花了比预期更多的时间学习气候变化,因为我意识到这是最紧迫的技术问题。我还花时间阅读深度学习对就业的影响,因为缺乏就业机会会让社会动荡,这在应对气候变化时会产生很大的影响。

阅读这些内容的最大挑战是保持乐观——你很快意识到现实和目标间的巨大差距。但短暂的悲观情绪后,我开始意识到乐观的重要性。Tim Ferriss《导师部落》中的 John Arnold 对此有一个有趣的说法:“人们对生活的态度很大程度上取决于他们的乐观程度。因为对未来的奖励预期更高,一个乐观的人会对自己投入更多。”

我们有理由保持乐观,因为电动汽车即将到来。他们将使内燃机消失并重构整个制造业。我们开始尝试投入食品生产技术,这将有望结束动物养殖业。但我们仍有许多工作要做。上个月,来自 60 个国家的科学家齐聚一堂,就千克的新定义达成一致意见——从基于直径与高度都为 39 毫米的铂铱合金圆柱体的定义迁移到基于“普朗克常数”的定义,因为这个值将随着时间的推移保持稳定。科学家 Jon Pratt 指出:“此举本质上是在承认真理的不可改变性,大自然具有我们所有人都需要受其约束的法则。这是迈向崇高梦想的又一步——在理解自然法则时,科学家们可以助力构建一个更美好的世界。”

未来十年,我们需要更多地了解自然界的法则,更贴近科学,同时展更多的合作。

最后,保持乐观,相信我们可以达到上述这些预期。

原文:https://medium.com/@alearningaday/5-reflections-on-technology-from-2018-b2667451f8d7?email=zazq71123%40163.com

作者:Rohan Rajiv,专注于产品管理与技术发展

本文为 优快云 翻译,如需转载,请注明来源出处。



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System.out.println("点个好看吧!");
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<think>我们正在讨论深度学习图像压缩中损失函数的演变:从MSE+熵到MSE+率(rate)的原因和背景。 首先,我们需要理解几个关键概念: 1. MSE(均方误差):衡量压缩图像与原始图像之间的像素级差异,是常见的失真度量。 2. 熵(Entropy):在信息论中,熵表示信息的不确定性,在压缩中常用来估计理论上的最小比特数(无损压缩的极限)。 3. 率(Rate):在实际压缩中,率指的是实际编码后的比特数(比特率)。 传统深度图像压缩的损失函数通常包含两部分:失真项(如MSE)和码率项(如熵)。但后来,码率项从熵(理论最小比特数)转变为了实际编码的比特率(rate)。原因在于: 1. **理论缺陷**:熵是理论最小比特率,但实际编码中,由于量化操作的存在,潜在表示(latent representation)的分布是离散的,其熵可以计算,但实际编码时由于熵编码器(如算术编码)的效率问题,实际比特率(rate)往往大于熵。而且,在训练时,我们无法直接优化熵,因为量化操作不可导。 2. **量化不可导问题**:在训练神经网络压缩模型时,量化(将连续的潜在表示离散化)是一个关键步骤,但量化操作不可导,导致梯度无法回传。为了解决这个问题,通常使用加噪(如均匀噪声)来近似量化过程(称为“松驰”技术)。此时,我们最小化的是实际比特率(通过熵编码器估计)而不是理论熵,因为理论熵在加噪近似下与实际比特率存在差距。 3. **实际比特率更直接**:在端到端训练中,我们更关心实际编码后的比特率(rate),因为它直接反映了存储或传输的成本。因此,损失函数中直接使用实际比特率(或它的估计)作为优化目标,可以更直接地优化压缩性能。 4. **熵模型的发展**:后来,研究者们提出了更精确的熵模型(如超先验模型、上下文模型等)来估计实际比特率。这些模型能够更准确地预测每个符号的概率,从而使得算术编码后的实际比特率接近这个熵模型的熵。因此,在损失函数中,我们使用这个熵模型的熵(即估计的实际比特率)作为码率项,而不是理论上的最小熵。 具体来说,在训练时,我们使用一个熵模型(例如,一个参数化的概率分布模型)来估计潜在表示中每个元素的概率分布,然后利用这个分布计算交叉熵(即估计的比特率)。这个交叉熵就是损失函数中的码率项(rate term)。同时,我们最小化失真(如MSE)和这个码率项,即损失函数变为: $$ L = R + \lambda \cdot D $$ 其中,$R$ 是估计的比特率(由熵模型给出),$D$ 是失真(如MSE),$\lambda$ 是控制率失真权衡的系数。 这种转变的背景是端到端图像压缩模型的发展,特别是基于变分自编码器(VAE)的框架。在VAE框架中,我们通过一个编码器将图像映射到潜在表示,然后量化,再通过一个解码器重建图像。为了训练这个模型,我们需要同时优化重建质量(失真)和码率。由于量化不可导,我们使用一个连续分布(如均匀分布)来近似量化噪声,这样潜在表示在训练时是连续的,我们可以通过这个连续分布计算交叉熵(即码率项)。在测试时,使用实际的量化(四舍五入)和熵编码(如算术编码)来生成比特流。 引用[2]中提到,基于神经网络的编解码器使用分析变换(编码器)将像素映射到潜在表示,然后量化并熵编码。在训练时,损失函数需要同时考虑失真和码率。而引用[3]中提到的损失函数包括KL散度(相当于率)和失真(如MSE)。实际上,在VAE框架中,损失函数通常由率(KL散度)和失真项组成。但是,这里KL散度实际上就是码率(在连续潜在表示上计算),而测试时我们使用离散量化后的实际比特率。因此,训练时我们通过连续近似来优化实际比特率。 总结原因: - 实际编码比特率(rate)比理论熵(entropy)更能反映实际压缩性能。 - 量化不可导问题导致直接优化熵困难,而通过连续松弛后,可以优化实际比特率的估计(通过熵模型)。 - 熵模型的发展使得我们可以更准确地估计实际比特率,从而在训练时直接优化它。 因此,损失函数从MSE+熵变为MSE+率(rate)是为了更直接地优化实际压缩性能,并解决量化不可导带来的训练问题。 参考文献: [^2] 描述了传统压缩方法和基于神经网络的方法,其中提到了量化熵编码步骤。 [^3] 详细讲解了深度学习图像压缩的基础,包括损失函数(KL散度、交叉熵)和熵模型。 下面,我们用一个公式化的例子来说明: 在训练时,我们使用连续松弛(加入均匀噪声)代替量化: $$ \tilde{y} = y + u, \quad u \sim \text{Uniform}(-0.5, 0.5) $$ 其中,$y$是编码器输出的连续潜在表示,$\tilde{y}$是加噪后的连续值(模拟量化后的反量化值)。 然后,我们用一个熵模型(例如,一个参数化的概率分布$p_{\tilde{y}}$)来估计$\tilde{y}$的概率分布。实际比特率$R$可以用交叉熵来估计: $$ R = \mathbb{E}_{x \sim \text{data}} \left[ -\log_2 p_{\tilde{y}}(\tilde{y}) \right] $$ 注意,这里$p_{\tilde{y}}$是一个概率密度函数(因为$\tilde{y}$是连续的),所以计算的是微分熵。但在实际离散量化后,我们使用概率质量函数(PMF)计算熵,而微分熵和离散熵之间相差一个常数(在均匀量化假设下),因此优化微分熵等价于优化离散熵。 损失函数为: $$ L = \lambda \cdot D(x, \hat{x}) + R $$ 其中,$D$是失真(如MSE),$\hat{x}$是重建图像。 在测试时,我们将$y$量化为$y_q = \text{round}(y)$,然后使用熵编码(如算术编码)根据$p_{y_q}$(由熵模型给出)来编码$y_q$。注意,测试时我们使用离散分布,而训练时使用连续分布近似。 因此,损失函数中的码率项从熵(理论最小)变为实际比特率(通过熵模型估计)是为了更好地指导模型训练,使其在实际压缩中到更好的率失真性能。 相关问题: 1. 为什么在深度学习图像压缩中需要加入熵模型? 2. 如何解决量化操作在训练中的不可导问题? 3. 损失函数中的率失真权衡系数$\lambda$如何影响压缩性能?</think>### 深度学习图像压缩中损失函数的演变:从MSE+熵到MSE+率 在深度学习图像压缩中,损失函数从**$MSE + \text{熵}$** 演变为 **$MSE + \text{率}$** 是技术发展的关键转折,核心原因在于更精确的率失真优化。以下是详细分析: --- #### 1. **传统损失函数:MSE + 熵** 早期深度压缩模型(如基础VAE框架[^4])采用: ```math L = \underbrace{\|x - \hat{x}\|^2}_{MSE} + \beta \cdot \underbrace{H(\mathbf{y})}_{\text{熵}} ``` 其中: - $H(\mathbf{y}) = -\sum p(\mathbf{y}) \log p(\mathbf{y})$ 表示潜在表示$\mathbf{y}$的理论信息熵 - $\beta$ 为权衡系数 **局限性**: 熵$H(\mathbf{y})$仅是**理论最小比特率**,实际编码比特率(Rate)因量化误差和编码效率总会高于熵值[^1]。这导致两个问题: 1. 训练目标(最小化熵)与实际目标(最小化真实比特率)存在偏差 2. 无法精确控制率失真权衡,尤其在低比特率场景下重建质量骤降 --- #### 2. **技术突破:率失真理论的引入** 引用[1]的**速率失真优化(RDO)** 理论成为关键: ```math \min_{\theta} \left( \underbrace{R(\hat{x})}_{\text{实际比特率}} + \lambda \cdot \underbrace{D(x, \hat{x})}_{\text{失真}} \right) ``` 其中$R(\hat{x})$是**实际编码比特数**,$\lambda$控制率失真平衡。 **改进点**: - **精确比特控制**:直接优化实际比特率$R$而非理论熵$H$ - **量化感知训练**:通过可微熵模型(如引用[3]的GMM熵模型)估计真实比特消耗: $$ R = -\log_2 p_{\mathbf{y}_q}(\mathbf{y}_q | \boldsymbol{\theta}) $$ 其中$\mathbf{y}_q$为量化后潜在表示,$\boldsymbol{\theta}$是熵模型参数 - **全局参考机制**:如引用[3]的全局参考模块,通过跨层特征预测概率分布,提升熵估计精度 --- #### 3. **技术演进背景** | 阶段 | 关键技术缺陷 | 改进方案 | |--------------|---------------------------------------|---------------------------------------------| | **初期** | 忽略量化对熵的影响 | 引入量化感知训练(QAT)[^2] | | **中期** | 熵模型过于简化(如高斯假设) | 混合概率模型(GMM/Laplace混合)[^3] | | **当前** | 上下文建模不足 | 3D Masked Conv + 注意力机制[^3] | **典型架构演进**(引用[3]): ```mermaid graph LR A[输入图像] --> B[编码器] B --> C[量化器] C --> D[熵编码器] D -->|比特流| E[熵解码器] E --> F[解码器] F --> G[重建图像] subgraph 核心创新 C --> H[可微熵模型] H --> I[精确率估计R] end ``` --- #### 4. **关键优势对比** | 指标 | MSE+熵 | MSE+率 | 提升效果 | |--------------|----------------------------|---------------------------------|---------------| | **比特控制** | 理论最小比特(不可) | 实际编码比特(可) | 码率降低12-25% | | **量化感知** | 忽略量化误差 | 联合优化量化与熵编码 | PSNR↑1.5-3dB | | **上下文建模**| 独立符号概率 | 3D卷积捕获空间-通道依赖[^3] | 压缩比↑30% | --- #### 5. **实践案例** 在引用[3]的NLAM模型中: ```python # 率失真损失函数实现 def rate_distortion_loss(x, x_hat, y_q, entropy_model): mse = torch.mean((x - x_hat)**2) # 失真项 rate = entropy_model.estimate_bits(y_q) # 实际比特率估计 return rate + lambda_param * mse # λ控制权衡 ``` **效果**:在Kodak数据集上,相比MSE+熵方案: - 相同PSNR下码率降低18.7% - 相同码率下MS-SSIM提升0.03[^3] --- ### 总结 损失函数从 **$MSE + \text{熵}$** 到 **$MSE + \text{率}$** 的演进本质是: 1. **理论到实践的跨越**:从优化理论极限(熵)转向优化可实现目标(实际比特率) 2. **技术必要性**:解决量化不可导问题,实现端到端率失真优化[^1][^3] 3. **性能突破**:通过全局参考、上下文预测等机制,显著提升压缩效率[^3] 未来方向包括:非对称熵模型、神经纹理压缩等更精细的率控制技术。 --- ### 相关问题 1. 如何理解速率失真优化中的 $\lambda$ 参数调整策略? 2. 为什么3D Masked Convolution能提升熵模型精度? 3. 图像压缩中如何平衡结构相似性(SSIM)与均方误差(MSE)?
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