如何看待李沐老师提出的「用随机梯度下降来优化人生」？
李沐老师提出的“用随机梯度下降（SGD）来优化人生”是一个非常有趣且富有洞察力的比喻，它将机器学习中的一个核心优化算法巧妙地应用于个人成长和生活规划的领域。下面我将详细地解释这个比喻，并深入探讨其内涵。
核心概念：随机梯度下降（SGD）
在理解这个比喻之前，我们先简要回顾一下随机梯度下降（SGD）。
目标： SGD是一种用于训练机器学习模型（尤其是深度学习模型）的优化算法。它的目标是找到模型参数的最小值（通常是损失函数的值最小），从而使模型的预测尽可能准确。
梯度下降（Gradient Descent）： 这是一个更通用的概念。想象你站在一座山上，想找到最低点。你不能一步到位，所以你会观察你脚下地面的坡度（梯度），然后朝着坡度最陡峭的下坡方向迈出一小步。重复这个过程，你就能逐渐接近山谷。
随机（Stochastic）： 在标准的梯度下降中，我们使用整个数据集来计算梯度。这非常耗时耗力。而SGD则不同，它每次只从数据集中随机抽取一个样本（或一个小批量样本）来计算梯度。
优点：
效率高： 每次计算的成本低，收敛速度快，尤其适用于大规模数据集。
跳出局部最优： 由于随机性，SGD有更大的机会跳出局部最小值，找到更全局的最优解。
缺点：
震荡： 由于每次只看一个样本，梯度方向可能不够稳定，导致优化过程会来回震荡。
学习率需要调整： 过大的学习率可能导致错过最优解，过小的学习率则收敛太慢。通常需要逐渐减小学习率。
李沐老师的比喻：用SGD优化人生
李沐老师将这个机器学习概念映射到个人成长和生活规划上，其核心思想是将“人生”视为一个需要优化的“模型”，而“生活中的决策和行动”则是“训练模型”的过程。
具体来说，可以这样理解：
1. 人生目标（Objective Function）：
在机器学习中，我们有一个目标函数（如损失函数），我们希望最小化它。
在人生中，这个目标函数可以被理解为你的幸福感、成就感、健康水平、人际关系质量、财务状况等等一系列你认为重要的指标的总和。你可以把它想象成一个多维度的“幸福积分”。
当然，这个“幸福积分”是非常主观的，而且很难量化。但比喻的意义在于，我们都有一个内心深处的愿景或目标，希望让自己的生活变得更好。
2. 人生状态/属性（Model Parameters）：
在机器学习中，模型有大量的参数（权重和偏置），这些参数决定了模型的预测能力。
在人生中，这些“参数”可以被看作是你的各种习惯、技能、知识、决策模式、思维方式、时间分配方式、人际交往技巧等。这些是你构成“人生模型”的基本要素。
3. 每次的“生活经历”或“决策”（Single Sample / Minibatch）：
在SGD中，我们每次只看一个随机抽取的样本来更新模型参数。
在人生中，这对应着你每一次具体的行动、每一个小的决策、每一次与人互动、每一次学习新事物、每一次尝试某个新领域。这些都是你人生中的“一次训练”。
例如：
决定今晚是学习新技能，还是看剧放松？（一次决策）
今天是否坚持早起锻炼？（一次行动）
在工作中是否主动承担了一个有挑战性的任务？（一次行动）
与朋友的一次深入交流？（一次互动）
4. “生活反馈”或“结果”（Gradient）：
在机器学习中，梯度告诉我们如何调整参数以降低损失。
在人生中，这就是你从你的行动和决策中获得的反馈和结果。这可能包括：
学习新技能后，解决问题的能力提升了（积极反馈）。
熬夜看剧后，第二天精神不佳，影响了工作效率（消极反馈）。
坚持锻炼后，身体感觉更健康，精力更充沛（积极反馈）。
主动承担任务后，获得了成就感和领导的认可（积极反馈）。
一次失败的尝试，让你吸取了教训（有价值的反馈）。
5. “人生优化”的过程（Updating Model Parameters）：
SGD的核心是利用梯度信息来更新模型参数，使其朝着最优解方向移动。
在人生中，这意味着你根据每次“生活经历”的反馈，调整你的行为模式、学习新知识、改进你的决策方法、优化你的习惯。
例如：
如果发现熬夜看剧导致第二天效率低下，下一次你就会减少看剧时间，优先保证睡眠（调整参数：睡眠时间增加）。
如果坚持早起锻炼带来了积极的身体反馈，你会继续保持这个习惯（强化参数：锻炼习惯）。
如果一次主动承担任务获得了成功，你会更愿意在未来迎接类似的挑战（调整参数：风险偏好）。
李沐老师比喻的深刻含义和操作指南
这个比喻之所以有价值，在于它提供了一种系统性、迭代性、拥抱不确定性看待个人成长的视角。
1. 拥抱“随机性”和“局部视角”：
机器学习的SGD： 每次只看一个样本，因此梯度计算是“噪声”的。但正是这种噪声，使得它能跳出局部最优。
人生的“SGD”： 我们不可能一次性规划好人生的所有细节，也不可能预知所有后果。人生是一个动态的过程，我们只能活在当下，做出当下的决策，然后观察当下的反馈。
意义： 不要因为一次不完美的行动或一次不如意的结果而全盘否定自己。每一次“随机的样本”都是学习和调整的机会。你不需要成为一个全知的神，只需要做好当下的每一步“小的优化”。
2. 强调“迭代”和“反馈循环”：
机器学习的SGD： 通过无数次的迭代，模型参数逐渐收敛到最优。
人生的“SGD”： 个人成长不是一蹴而就的。你需要持续地行动、持续地反馈、持续地调整。建立一个“行动反馈调整”的良性循环。
意义： 要有耐心，持续地投入时间和精力。你可能不会立刻看到巨大的改变，但每一次小的迭代都在累积。
3. “小步快跑，快速试错”：
机器学习的SGD： 相对于一次性计算全局梯度，SGD每次的计算量很小，可以快速进行多次迭代。
人生的“SGD”： 鼓励尝试新事物、设定小目标、快速验证。不要因为害怕失败而不敢开始。一个小的尝试，即使失败了，也能提供宝贵的反馈，帮助你下次做得更好。
意义： 勇于走出舒适区，去探索未知。与其花费大量时间思考一个完美的计划，不如先启动一个“最小可行性的人生计划”，然后根据实际情况进行迭代。
4. 如何“设定学习率”（Learning Rate）：
机器学习的SGD： 学习率决定了每次参数更新的步长。过大容易震荡错过，过小收敛慢。通常需要“学习率衰减”（learning rate decay）。
人生的“SGD”：
初始学习率（大胆尝试）： 在人生初期，或者面对新领域时，你的“学习率”可以高一些，意味着更愿意尝试新的、与现有模式不同的东西。
逐渐调整（经验积累）： 随着经验的增加，你会对某些领域有更深入的了解，此时你的决策会更精准，相当于“学习率”自然变小，更新方向更稳定。
反思与调整： 如果发现某个习惯或决策模式长期无效，甚至带来负面结果，就需要“减小学习率”来稳定下来，或者彻底改变更新方向（这可能意味着更剧烈的调整，类似于学习率的重置或一个大的“策略更新”）。
5. 如何“处理局部最优”（Local Optima）：
机器学习的SGD： 由于随机性，有时会从一个局部最优“跳出来”，找到更好的解。
人生的“SGD”：
突破舒适区： 有时候，你可能会陷入一种“还不错但不够好”的状态，这就是一种“人生局部最优”。此时，就需要主动制造“随机性”或“扰动”，比如：
接触新的人群和圈子。
学习完全不相关的技能。
去陌生的地方旅行。
挑战一个看似不可能的目标。
警惕“隧道视野”： 只盯着一个方向的优化，可能会让你错过全局的美好。
6. 关键在于“定义好目标”和“收集好反馈”：
目标函数（Happiness/Fulfillment）的定义： 你需要清楚自己追求的是什么。如果目标不明确，那么优化就失去了方向。这可能需要大量的自我反思和探索。
反馈机制的建立： 你如何衡量自己的进步？如何从失败中学习？你需要建立有效的反馈收集机制，这可能包括：
写日记、复盘。
定期与信任的人交流。
寻求导师或教练的指导。
进行360度评估。
总结
李沐老师的“用随机梯度下降优化人生”这个比喻，是一种非常实用且富有启发性的思维框架。它告诉我们：
人生是一个持续优化的过程，而不是一个一次性完成的静态目标。
不要害怕犯错或不完美，每一次行动和反馈都是优化的“数据点”。
关键在于建立一个有效的“行动反馈调整”循环，并保持迭代的动力。
拥抱不确定性，利用“随机性”来避免陷入停滞，寻找更好的可能性。
明确自己的核心目标，并学会从生活中的点滴中收集和利用反馈信息。
这个比喻鼓励我们以一种更加动态、实验性和拥抱变化的心态来面对生活，将每一次经历都视为一次宝贵的“训练”，从而不断地逼近自己理想的人生状态。它强调的是过程的重要性，以及在不确定性中寻找最佳路径的能力。
核心概念：随机梯度下降（SGD）
在理解这个比喻之前，我们先简要回顾一下随机梯度下降（SGD）。
目标： SGD是一种用于训练机器学习模型（尤其是深度学习模型）的优化算法。它的目标是找到模型参数的最小值（通常是损失函数的值最小），从而使模型的预测尽可能准确。
梯度下降（Gradient Descent）： 这是一个更通用的概念。想象你站在一座山上，想找到最低点。你不能一步到位，所以你会观察你脚下地面的坡度（梯度），然后朝着坡度最陡峭的下坡方向迈出一小步。重复这个过程，你就能逐渐接近山谷。
随机（Stochastic）： 在标准的梯度下降中，我们使用整个数据集来计算梯度。这非常耗时耗力。而SGD则不同，它每次只从数据集中随机抽取一个样本（或一个小批量样本）来计算梯度。
优点：
效率高： 每次计算的成本低，收敛速度快，尤其适用于大规模数据集。
跳出局部最优： 由于随机性，SGD有更大的机会跳出局部最小值，找到更全局的最优解。
缺点：
震荡： 由于每次只看一个样本，梯度方向可能不够稳定，导致优化过程会来回震荡。
学习率需要调整： 过大的学习率可能导致错过最优解，过小的学习率则收敛太慢。通常需要逐渐减小学习率。
李沐老师的比喻：用SGD优化人生
李沐老师将这个机器学习概念映射到个人成长和生活规划上，其核心思想是将“人生”视为一个需要优化的“模型”，而“生活中的决策和行动”则是“训练模型”的过程。
具体来说，可以这样理解：
1. 人生目标（Objective Function）：
在机器学习中，我们有一个目标函数（如损失函数），我们希望最小化它。
在人生中，这个目标函数可以被理解为你的幸福感、成就感、健康水平、人际关系质量、财务状况等等一系列你认为重要的指标的总和。你可以把它想象成一个多维度的“幸福积分”。
当然，这个“幸福积分”是非常主观的，而且很难量化。但比喻的意义在于，我们都有一个内心深处的愿景或目标，希望让自己的生活变得更好。
2. 人生状态/属性（Model Parameters）：
在机器学习中，模型有大量的参数（权重和偏置），这些参数决定了模型的预测能力。
在人生中，这些“参数”可以被看作是你的各种习惯、技能、知识、决策模式、思维方式、时间分配方式、人际交往技巧等。这些是你构成“人生模型”的基本要素。
3. 每次的“生活经历”或“决策”（Single Sample / Minibatch）：
在SGD中，我们每次只看一个随机抽取的样本来更新模型参数。
在人生中，这对应着你每一次具体的行动、每一个小的决策、每一次与人互动、每一次学习新事物、每一次尝试某个新领域。这些都是你人生中的“一次训练”。
例如：
决定今晚是学习新技能，还是看剧放松？（一次决策）
今天是否坚持早起锻炼？（一次行动）
在工作中是否主动承担了一个有挑战性的任务？（一次行动）
与朋友的一次深入交流？（一次互动）
4. “生活反馈”或“结果”（Gradient）：
在机器学习中，梯度告诉我们如何调整参数以降低损失。
在人生中，这就是你从你的行动和决策中获得的反馈和结果。这可能包括：
学习新技能后，解决问题的能力提升了（积极反馈）。
熬夜看剧后，第二天精神不佳，影响了工作效率（消极反馈）。
坚持锻炼后，身体感觉更健康，精力更充沛（积极反馈）。
主动承担任务后，获得了成就感和领导的认可（积极反馈）。
一次失败的尝试，让你吸取了教训（有价值的反馈）。
5. “人生优化”的过程（Updating Model Parameters）：
SGD的核心是利用梯度信息来更新模型参数，使其朝着最优解方向移动。
在人生中，这意味着你根据每次“生活经历”的反馈，调整你的行为模式、学习新知识、改进你的决策方法、优化你的习惯。
例如：
如果发现熬夜看剧导致第二天效率低下，下一次你就会减少看剧时间，优先保证睡眠（调整参数：睡眠时间增加）。
如果坚持早起锻炼带来了积极的身体反馈，你会继续保持这个习惯（强化参数：锻炼习惯）。
如果一次主动承担任务获得了成功，你会更愿意在未来迎接类似的挑战（调整参数：风险偏好）。
李沐老师比喻的深刻含义和操作指南
这个比喻之所以有价值，在于它提供了一种系统性、迭代性、拥抱不确定性看待个人成长的视角。
1. 拥抱“随机性”和“局部视角”：
机器学习的SGD： 每次只看一个样本，因此梯度计算是“噪声”的。但正是这种噪声，使得它能跳出局部最优。
人生的“SGD”： 我们不可能一次性规划好人生的所有细节，也不可能预知所有后果。人生是一个动态的过程，我们只能活在当下，做出当下的决策，然后观察当下的反馈。
意义： 不要因为一次不完美的行动或一次不如意的结果而全盘否定自己。每一次“随机的样本”都是学习和调整的机会。你不需要成为一个全知的神，只需要做好当下的每一步“小的优化”。
2. 强调“迭代”和“反馈循环”：
机器学习的SGD： 通过无数次的迭代，模型参数逐渐收敛到最优。
人生的“SGD”： 个人成长不是一蹴而就的。你需要持续地行动、持续地反馈、持续地调整。建立一个“行动反馈调整”的良性循环。
意义： 要有耐心，持续地投入时间和精力。你可能不会立刻看到巨大的改变，但每一次小的迭代都在累积。
3. “小步快跑，快速试错”：
机器学习的SGD： 相对于一次性计算全局梯度，SGD每次的计算量很小，可以快速进行多次迭代。
人生的“SGD”： 鼓励尝试新事物、设定小目标、快速验证。不要因为害怕失败而不敢开始。一个小的尝试，即使失败了，也能提供宝贵的反馈，帮助你下次做得更好。
意义： 勇于走出舒适区，去探索未知。与其花费大量时间思考一个完美的计划，不如先启动一个“最小可行性的人生计划”，然后根据实际情况进行迭代。
4. 如何“设定学习率”（Learning Rate）：
机器学习的SGD： 学习率决定了每次参数更新的步长。过大容易震荡错过，过小收敛慢。通常需要“学习率衰减”（learning rate decay）。
人生的“SGD”：
初始学习率（大胆尝试）： 在人生初期，或者面对新领域时，你的“学习率”可以高一些，意味着更愿意尝试新的、与现有模式不同的东西。
逐渐调整（经验积累）： 随着经验的增加，你会对某些领域有更深入的了解，此时你的决策会更精准，相当于“学习率”自然变小，更新方向更稳定。
反思与调整： 如果发现某个习惯或决策模式长期无效，甚至带来负面结果，就需要“减小学习率”来稳定下来，或者彻底改变更新方向（这可能意味着更剧烈的调整，类似于学习率的重置或一个大的“策略更新”）。
5. 如何“处理局部最优”（Local Optima）：
机器学习的SGD： 由于随机性，有时会从一个局部最优“跳出来”，找到更好的解。
人生的“SGD”：
突破舒适区： 有时候，你可能会陷入一种“还不错但不够好”的状态，这就是一种“人生局部最优”。此时，就需要主动制造“随机性”或“扰动”，比如：
接触新的人群和圈子。
学习完全不相关的技能。
去陌生的地方旅行。
挑战一个看似不可能的目标。
警惕“隧道视野”： 只盯着一个方向的优化，可能会让你错过全局的美好。
6. 关键在于“定义好目标”和“收集好反馈”：
目标函数（Happiness/Fulfillment）的定义： 你需要清楚自己追求的是什么。如果目标不明确，那么优化就失去了方向。这可能需要大量的自我反思和探索。
反馈机制的建立： 你如何衡量自己的进步？如何从失败中学习？你需要建立有效的反馈收集机制，这可能包括：
写日记、复盘。
定期与信任的人交流。
寻求导师或教练的指导。
进行360度评估。
总结
李沐老师的“用随机梯度下降优化人生”这个比喻，是一种非常实用且富有启发性的思维框架。它告诉我们：
人生是一个持续优化的过程，而不是一个一次性完成的静态目标。
不要害怕犯错或不完美，每一次行动和反馈都是优化的“数据点”。
关键在于建立一个有效的“行动反馈调整”循环，并保持迭代的动力。
拥抱不确定性，利用“随机性”来避免陷入停滞，寻找更好的可能性。
明确自己的核心目标，并学会从生活中的点滴中收集和利用反馈信息。
这个比喻鼓励我们以一种更加动态、实验性和拥抱变化的心态来面对生活，将每一次经历都视为一次宝贵的“训练”，从而不断地逼近自己理想的人生状态。它强调的是过程的重要性，以及在不确定性中寻找最佳路径的能力。
网友意见
其实目标是最难的，因为从结果来看我们都死了，涅槃寂静，优化的只能是过程。
我比较倾向于强化学习，找一些比你大几岁的人作为参照，最好是那种几年前水平和你差不多的，想想几年后如果你能达到他们的状态你会有多满意，然后想想几年后你想达到他们的状态需要做什么。
评论里提到这里有一个末法时代环境变化导致修炼越来越难的问题，所以不能用前人的成功概率直接带入，需要考虑当前环境下你自己重复的成功概率。
进一步可以想想他们过去有什么失误，如果不失误能到什么状态，优化一下regret。
最后如果你发现几年前和你差不多的人大多数现在还是和你差不多，说明你可能混到头了，该躺平了。。。
然而，除了优化算法还有初始化：有些人有预训练模型，一出生就在最优点附近，压根不需要动，直接 zero-shot 就比大多数人吭哧吭哧训半天效果还好；有些人出生在悬崖边上，一步走错就万劫不复。
然而，除了优化算法还有损失函数：有些人的损失函数是强凸的，优化的方向非常明确，或者是有很强的正则项，走错的时候可以把他往回拉；有些人的损失函数数值极其不稳定，动不动就爆 NaN/Inf。
就算是优化算法，也要看你能拿到什么信息：有些人是一阶优化，跟着梯度信息渐渐往前走；有些人是零阶优化，拿不到梯度信息，就只能自己摸黑瞎走走。
简单最好。当然有比随机梯度下降更复杂的算法。他们想每一步看想更远更准，想步子迈最大。但如果你的目标很复杂，简单的随机梯度下降反而效果最好。深度学习里大家都用它。关注当前，每次抬头瞄一眼世界，快速做个决定，然后迈一小步。小步快跑。只要你有目标，不要停，就能到达。
我对这段话感触最深。人生远比模型更复杂。模型的loss landscape是静态的，即设定好目标和场景后就不变了。人生的loss landscape是动态的，一个local minima完全有可能在你规划目标的时候，是minima，过时间后就被填平了，未来甚至可能从“谷”变为“峰”。一个例子就是，以前大家都觉得读博当个大学老师很香啊，清闲自在又有寒暑假，就以这个为目标前进，后来发现怎么每年毕业的博士越来越多，怎么岗位越来越少，教职标准水涨船高，狼多肉少卷得不行，在有些人看来这就不香了，local minima被填平了。当上大学老师之后，发现既不清闲自在，也没有寒暑假，因为学校非升即走，考核要求越来越高，只能寒暑假疯狂肝科研。这时候，已经不是不香了，而是苦逼，这个目标不再是“谷”而是“峰”。
越复杂的loss landscape，随机梯度下降就越好，好就好在是一阶优化器，好就好在它没有动量。很多人的人生优化器是ADAM，每走一步都挂着巨大的动量，简单的环境下动量是好的，可以避免你不走偏，但复杂的环境下，动量就会变成“沉没成本”。我见过太多人，学了天坑专业，知道前面根本不是“香”的人生mimima，但因为高考的时候那一步梯度更新错了，舍不得放弃“沉没成本”，使得人生无法及时改变，一错再错。
随机梯度下降，有点类似鸡汤文里的归零心态，就是不要用过去的各种“动量”干扰你的决策，快速响应世界的各种变化，更有可能把你带到“香”的人生mimima里。
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