GPT-3有一个非常吸引人的地方，就是它几乎无需做微调，并且它的演示效果也很好。GPT-3给我们带来了非常大的冲击。这个模型有着极高的训练成本，使得实际上绝大部分的企业和科研机构都无力承担。它的1750亿参数比BERT-base模型大了100倍，比 GPT-2大了10倍。它单次训练需要1万亿单词的训练数据，以及1200万美元的训练成本，能够承担这种训练成本的企业在世界范围内也非常少。虽然它的训练成本如此之高，但是它的效果非常令人吃惊。以前我们解决特定的问题，都需要专门去找语料，做专门的训练才能做。现在这个模型，只要是需要的功能都可以直接实现，基本不用训练。还有一些我们原来觉得很难做到的事情，GPT-3也能做到，例如算术计算、写代码等等。它还能够很细致的区分56和49这两个词，甚至在数量上都能区分出来，如此的细腻度令人吃惊，这也给它的商业价值也带来巨大的想象空间。

预训练语言模型的做大不仅仅是带来量的提高，更带来了模型使用性质的变化。最早在词向量模型时期，整个自然语言处理就被带入了神经网络时代。在神经网络时代，单一的CPU已经不能满足需求了。可以通过GPU，在不需要进行过多额外计算的情况下，做到在整个词表上进行词的选择，这在以前的SMT上是不可想象的。正是有了GPU，我们才可以通过词向量模型这类神经语言模型来完成这类工作。如果没有GPU支持，或者用以前的统计方法，是难以想象的。预训练语言模型通过使用更大的GPU，更多的数据，也带来了更大的变化，即微调的模式。微调为下游任务大致规定了几种固定的模式，包括句子分类、句子关系的分类、词语序列标注，以及QA任务中常见的句子片段的提取等。以前解决每个NLP问题，都要先设计模型。现在通过微调这一简单的模式，我们不再需要去为每个任务去设计特定的NLP模型，而可以将所有的NLP任务都纳入几个模式。--固定模式 > 微调   这样将任务简单化了~

这里使用AI Gallery强化学习算法训练自定义环境“贪吃蛇”示例，展示强化学习预置算法自定义环境用法，建议您准备好用于强化学习的自定义环境。 #### 环境介绍与实现 如下所示仅提供本示例的自定义环境描述，帮助理解后续步骤。当您使用此功能时，需替换为您的自定义环境，同时将您的自定义环境相关文件按文件结构要求上传至OBS桶中。 本示例自定义环境相关代码，可从[ModelArts-Lab](https://gitee.com/ModelArts/ModelArts-Lab)工程中获得。下载工程，然后在“\\ModelArts-Lab-master\\official\_examples\\Reinforcement\_Learning\_Custom\_Env\_Example\_Code”获取训练代码“custom\_env”和用于预测的“Single\_Step\_Data\_For\_Inference.txt”文件。将训练代码“custom\_env”上传至OBS桶中。 - **环境介绍** 贪吃蛇游戏是一款休闲益智类游戏，该游戏通过控制蛇头方向吃果实，从而使得蛇的长度变得越来越长，随着蛇本身长度的增加，游戏难度也随之增加。 - **问题描述** - 目标：利用强化学习训练智能体控制蛇移动并不断吃果实，以期获得尽可能多的分数或者尽可能长的长度。 - 环境：贪吃蛇游戏环境，每吃到一个果实，积分增加1并且蛇的长度增加1；若蛇的头部碰到边界或者自己的身体，则蛇死亡，游戏失败。 - 状态：游戏画面信息 - 动作：上、下、左、右 - **环境实现** 本示例中，代码及文件结构如下所示。 |- custom\_env |- snake\_env.py |- alg\_config.json 其中，环境的实现文件和算法参数配置文件一起放在命名为“custom\_env”的文件夹内（说明：该文件夹名字无约束），本示例中，snake\_env文件夹内的snake\_env.py是环境的具体实现代码。 其中，在snake\_env.py中除了环境的实现代码（满足gym标准），还必须包含一个方法，主要用来实例化环境类并返回这个实例。snake\_env.py相应内容结构如下所示。 class Snake\_env(gym.Env): def \_\_init\_\_() ... ... def create\_custom\_env(env\_config): custom\_env = Snake\_env() return custom\_env alg\_config.json的配置如下： { #当前文件夹下环境所在.py文件的名字 "env\_url": "snake\_env", "config": { # 环境名字 "env": "snake\_env", } } #### 进入AI Gallery订阅强化学习算法 ModelArts预置的强化学习算法（名为“强化学习GameAI”）发布在AI Gallery中。您可以前往AI Gallery，订阅[强化学习GameAI](https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=c01c57ee-bbcd-44d4-8181-e9630f79740c)，然后同步至ModelArts中。 1. 在ModelArts管理控制台中，在左侧菜单栏中选择“AI Gallery”，进入AI Gallery。 2. 在AI Gallery中，选择“资产集市>算法”页签，在搜索框中输入“强化学习Game AI”，查找强化学习预置算法。 3. 单击算法名称进入算法详情页，单击右侧的“订阅”，根据界面提示完成算法订阅。 此算法由ModelArts官方提供，目前免费开放。订阅算法完成后，页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”。 4. 单击详情页的“前往控制台”，此时弹出“选择云服务区域”对话框，选择对应的区域，然后再单击“确定”，页面将自动跳转至ModelArts的“算法管理>我的订阅”中同步对应的算法。 说明：此处选择的区域，务必与代码存储的OBS桶所在区域、ModelArts的使用区域一致。 **图1** 前往控制台  **图2** 选择云服务区域  5. 在ModelArts管理控制台的算法管理页面，算法将自动同步至ModelArts中。 **图3** 同步算法  #### 使用订阅算法创建训练作业 算法订阅成功后，算法将呈现在“算法管理>我的订阅”中，您可以使用订阅的“强化学习预置算法”算法创建训练作业，获得模型。 1. 进入“算法管理>我的订阅”页面，选择订阅的“强化学习预置算法”，在版本列表中，单击“创建训练作业”。 **图4** 创建训练作业  2. 在创建训练作业页面，参考如下说明填写关键参数。 - “算法来源”：系统默认选择上一步骤订阅的算法，请勿随意修改。 - “训练输入”：本示例使用自定义环境，所以“训练输入>数据来源”需要选择自定义环境所在的文件夹，也就是选择到“custom\_env”这个层级即可。 - “训练输出”：选择一个OBS空目录存储训练输出的模型。 - “调优参数”：由于不需要使用内置环境，需将参数“use\_preset\_env”设置为“False”。其他参数在本示例中建议采用默认值。 - “资源池”：建议选择CPU规格的资源池，例如“modelarts.vm.cpu.8u”规格。 **图5** 训练作业参数  **图6** 调优参数配置  3. 参数填写完成后，单击“提交”，根据界面提示完成训练作业创建。 4. 进入“训练管理>训练作业（New）”页面，等待训练作业完成。 训练作业运行需要几分钟时间，请耐心等待。根据经验，此样例不会超过10分钟。 当训练作业的状态变更为“运行成功”时，表示已运行结束。您可以单击训练作业名称，进入详情页面，了解训练作业的“配置信息”、“日志”、“资源占用情况”等信息。您也可以在配置的“训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型。 #### 导入模型 1. 在ModelArts管理控制台，选择“模型管理 > 模型”。 2. 在模型列表页面，单击“导入”。进入导入模型页面，参考如下说明填写关键参数。 “元模型来源”：选择“训练作业（New）”。然后在“选择训练作业”右侧下拉框中选择上一步创建的训练作业。 **图7** 从训练中选择模型  3. 模型导入参数填写完成后，单击“立即创建”。页面自动跳转至模型列表页面，等待模型导入结果。 当模型的状态变为“正常”时，表示模型导入成功。 **图8** 模型导入成功  #### 部署为在线服务 模型导入成功后，可将此模型部署为在线服务，部署完成后即可在ModelArts管理控制台进行预测。 1. 在模型列表中，单击操作列的“部署 > 在线服务”。 **图9** 部署模型  2. 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “资源池”：选择“公共资源池”。 “选择模型及配置”：“模型”及“版本”会自动选择前面导入的模型。“计算节点规格”，在下拉框中选择CPU或GPU，本示例选择CPU资源进行部署。计算节点个数，需设置为“1”，目前仅支持单机部署，只能设置为“1”，不可修改。 其他参数可使用默认值。 **图10** 部署模型参数  3. 参数设置完成后，单击“下一步”，根据界面提示，完成在线服务的部署。 您可以进入“在线服务列表”页面，等待服务部署结束，当服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。 4. 在线服务部署完成后，您可以单击服务名称进入服务详情页。 - **访问服务**：了解“调用指南”，获取“API接口地址”，了解“输入参数”和“输出参数”，可通过postman或使用curl命令发送请求，调用方法请参见[访问在线服务](https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0063.html)。 **图11** 调用指南  - **预测**：单击“预测”页签，输入相应的参数或代码，单击“预测”即可看到运行结果，具体格式及要求参考算法说明文档。 - 这个案例提供了可用于推理预测的数据，从ModelArts-Lab工程下载时，可获得训练代码和用于预测的数据文件。在本地打开“Single\_Step\_Data\_For\_Inference.txt”文件，拷贝文件中的所有内容，然后将内容黏贴至预测界面的“预测代码”输入框中。 说明： - 上述推理预测使用的数据，可以在ModelArts-Lab工程代码目录中下载，可从“\\ModelArts-Lab-master\\official\_examples\\Reinforcement\_Learning\_Custom\_Env\_Example\_Code”目录下获取。 - 对于不同的环境，其环境状态不同，对应的“observations”就不同，应用推理时需要明确。 - 在线部署推理仅为单步预测，如果想实现完整的业务推理，需要使用训练保存的模型，编写相应的推理程序。 **图12** 预测结果 

数据处理（效验，转换，清洗，选择，增强）数据处理的目的是让开发者在模型训练之前拿到质量更高的数据集，以提升精度，降低模型训练成本1，数据效验和转换数据效验（对数据可用性进行判断和验证的过程）采集的数据是否有格式的问题，图像名称，后缀不满足训练算法的要求，可能无法识别，和无法解码等情况，因此，数据的效验非常重要，数据的标注格式可能也有很多种。ModelArts数据处理模块提供数据效验功能，对于图像数据，判断标注格式是否相符合要求，图像分辨率是否符合要求，图像通道是否符合算法要求，图像解码是否正常，图像名称和后缀是否满足规范数据转换（对数据进行规范化处理）数据转换是指数据大小，格式，特征等进行变换的过程，数据转换是为了使数据更适合算法选择和模型训练，使数据充分利用如图像有JPEG,PNG等格式，为了满足算法输入要求的格式，比如算法要求图像都是PNG格式，就要将不同的图像格式转换成PNG格式，这就需要转换格式并进行必要的数据整理数据清洗（数据进行去噪，纠错或补全的过程）1，离散化（针对连续的场景特征取值） 2，无量纲化（保持特征之间的公平性，提高模型精准度） 3，缺失值补全  4，分布变换（对数变换，指数变换等） 5，变量解码（文字，字母，频率等）数据选择（特征提取，聚类排序，选择最优子集）数据增强数据增强通过缩放，裁剪，变换，合成等操作直接或者间接增强数据量，进而进一步提升模型的训练精度，结构化数据和非结构化数据都可以做数据增强数据增强可以分为，离线数据增强和在线数据增强数据增强的常见方法1，空间几何变换旋转翻转变换缩放变换平移变换尺度变换2，像素和特征变换对比度变换噪声扰动颜色变化3，样本合成SamplePairingMixUp等

不管是统计方法还是神经网络方法，都是一种基于数据的方法。如果数据不够的话，模型就无法有效建立。但是现实生活中，数据永远是一个很大的问题。在实际应用场景中，我们得到的很多数据都是无标注的，在这种情况下传统模型就无法解决实际问题。预训练的思想是，在利用标注数据之前，先利用无标注的数据（也就是纯文本数据），去训练一个模型，这个模型能够学到一些潜在的跟标注无关的知识。然后在具体的任务上，预训练模型就可以利用大量的无标注数据训练所得到的知识。--到底是什么知识呢？第一代自然语言处理预训练模型是词向量模型。词向量模型是把大量的无标注的文本送到一个比较简单的神经网络里面，经过训练，每个词都会被赋予一个静态的向量。词的静态向量在空间分布上有一个非常好的特点，即相似的词会聚在一起。词与词之间的关系也会以一种向量的形式得到体现，从而实现了符号空间到向量空间的映射。

北大等研究机构提出了采用梯度调节模块（GRM），通过训练权重在特征重建时的作用效果及像素的空间位置先验，调节反向传播时各权重的梯度，以增强模型的记忆性的超像素分割模型 LNSNet。该研究已被 CVPR 2021 接收，主要由朱磊和佘琪参与讨论和开发，北京大学分子影像实验室卢闫晔老师给予指导。转发自https://www.jiqizhixin.com/论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.10681项目开源代码：https://github.com/zh460045050/LNSNet实验室链接：http://www.milab.wiki一、简介图像分割是计算机视觉的基本任务之一，在自动驾驶、安防安保、智能诊疗等任务中都有着重要应用。超像素分割作为图像分割中的一个分支，旨在依赖于图像的颜色信息及空间关系信息，将图像高效的分割为远超于目标个数的超像素块，达到尽可能保留图像中所有目标的边缘信息的目的，从而更好的辅助后续视觉任务（如目标检测、目标跟踪、语义分割等）。基于传统机器学习的超像素分割方法会将超像素分割看作像素聚类问题，并通过限制搜索空间的策略，提高超像素的生成效率（如 SLIC、SNIC、MSLIC、IMSLIC 等方法）。然而，这些方法大多依赖 RGB 或 LAB 颜色空间信息对像素进行聚类，而缺乏对高层信息的考量。虽然一些超像素分割方法（LRW、DRW、ERS、LSC）通过构建图模型的方式，将原本 5 维的颜色及空间信息依据四邻域或八邻域节点的相似性关系丰富至 N 维，来获取更好的特征表达。进而使用随机游走或谱聚类等方式进行超像素分割，但这些方法运行效率较差。采用卷积神经网络进行超像素分割（SEAL、SSN、S-FCN）大多抛弃了传统超像素方法的无监督的广义分割模式，转而采用大量的区域级的分割标注对卷积神经网络进行离线训练指导超像素的生成。这种基于标注的训练模式导致生成的超像素通常包含较多了高层语义信息，因此限制了超像素分割方法的泛化性及灵活性。此外，这种超像素分割模式也无法较好的应用于缺乏分割标注的视觉任务，如目标跟踪、弱监督图像分割等。近期已有工作（RIM）借鉴深度聚类的模式无监督地运用神经网络进行广义超像素分割，然而该方法需要依据每一张输入图像训练一个特定的卷积神经网络进行像素聚类，因此极大地增加了超像素分割的运算时间。因此为保证超像素分割既可以更好的借助深度学习进行有效的特征提取，又可以同时兼顾传统超像素分割方法高效、灵活、迁移性强的特点，本研究从持续学习的视角看待超像素分割问题，并提出了一种新型的超像素分割模型可以更好的支持无监督的在线训练模式 (online training)。考虑到超像素分割作为广义分割问题需要更关注图像的细节信息，本模型摒弃了其他超像素分割网络中采用的较深而复杂的卷积神经网络结构，而选用了较为轻量级的特征提取模块（FEM），并提出了非迭代聚类模块（NCM）通过自动选取种子节点，避免了超像素分割方法中的聚类中心的迭代更新，极大地降低了超像素分割的空间复杂度与时间复杂度（相比SSN参数量降低近20倍同时运算时间加快了近 4倍）。为解决在线学习所带来的灾难性遗忘问题，本模型采用了梯度调节模块（GRM），通过训练权重在特征重建时的作用效果及像素的空间位置先验，调节反向传播时各权重的梯度，以增强模型的记忆性及泛化性。二、训练框架设计总的来看，在特定图像 Ii 上进行广义超像素分割的本质，可以看作在该图像域中的进行像素聚类任务 Ti。因此，对于包含 n 张图像的图像集 I={I1, I2, … In}，在该图像集上的超像素分割任务可以看作任务集 T={T1, T2, … Tn}。在此条件下，我们可以将当前基于深度学习的超像素分割方法看作以下两种策略：① 基于深度聚类模式的 RIM 超像素分割方法可以看作是一种单任务学习策略。如图 2B 所示，该策略针对任务集中每一个特定任务 Ti 找到一个最优的参数空间，因此整个任务集 T 来说，该任务需要训练得到 n 个各不相同的参数空间用以提取聚类特征。这种做法极大地增加了模型训练及存储的消耗，导致其运算效率极低。② 其他超像素分割网络的训练模式（SEAL、SSN、S-FCN）则可以看作一种多任务学习策略。如图 2A 所示，该策略在分割标注的指导下得到一个对于整个任务集 T 通用参数空间。虽然这种策略仅需要得到一个参数空间，但该方式仍需要离线的进行模型训练，且训练过程都需要维护整个图像集 I。此外，这些方法对于分割标签的需求也导致其过于关注提取更高层语义特征，而非关注对于广义超像素分割来说更重要的低层颜色特征与空间特征的融合，限制了卷积神经网络的迁移性及灵活性。 与这两种方式不同，本文希望利用持续学习策略，保证超像素分割方法既可以既借助卷积神经进行更为有效的特征提取，又同时兼顾传统超像素分割方法高效、灵活、迁移性强的特点。如图 2C 所示，本文所采用的持续学习策略通过逐一针对特定图像 Ii 进行训练，保证最终可以得到一个适用于整个任务集 T 的通用参数空间，这要求了卷积神经网络需要具备记忆历史任务的能力，也就是解决持续学习中的灾难性遗忘问题。本模型的具体训练流程如图 3 所示，在第 i 轮的训练过程中，我们仅考虑单一的任务 Ti 对模型进行拟合。其中，特征提取模块 FCM 用于生成聚类所需的聚类特征，无迭代聚类模块 NCM 进而利用聚类特征进行聚类得到超像素分割结果。梯度调节模块 GRM 则用以调节反向传播时 FCM 参数的梯度，保证模型可以更好的记忆历史任务 Ti-1，Ti-2，….. , T1。 三、模型结构及损失函数设计本文提出的模型结构如图 3 所示，其中考虑到超像素分割作为广义分割问题更为关注图像的细节信息与空间信息的融合。因此本模型在特征提取模块 FEM（图 3A）部分摒弃了其他超像素分割网络中采用的较深而复杂的卷积神经网络结构，转而使用较为轻量级的特征提取模块，以减少在特征提取过程中图像细节信息的损失。具体来看，我们首先将输入图像颜色信息 RGB/LAB 及空间信息 XY 进行 Concat 得到 5 维的输入张量 X。随后我们使用三个不同空洞率 (d=1,3,5) 的空洞卷积进行多尺度的特征提取，并采用两个 3x3 卷积模块进行多尺度特征融合，进而得到用以进行聚类的输出特征图 Z:接着，进一步增加过程的运算效率，我们提出了无迭代聚类模块 NCM（图 3C）通过生成种子节点相对于网格中心的横纵坐标偏移量，保证种子节点在具有较强空间紧凑程度的前提下，预测相应超像块的种子节点，并依据其与各像素聚类特征间的 T 相似性进行像素聚类。该模块首先将图像按照超像素个数进行网格划分，进而对属于同一网格的位置进行空间池化操作，得到空间尺寸等于超像素个数的低分辨特征图作为网格的特征 Zk。随后，我们将 Zk 输入 out channel 为 2 的 1x1 卷积得到种子节点相对于网格中心的横纵偏移量△r，△c，并将此叠加至网格中心坐标 Sc 最终的超像素种子节点：随后，我们利用 T - 分布核函数计算种子节点特征与其余像素特征的相似性，并以此为依据得到最终的像素聚类结果 L，也就是输出超像素块。最后，梯度调节模块 GRM（图 3B）首先利用像素聚类特征进行对输入图像及其各像素的空间信息进行重建。其中梯度自适应层（GAL）依据重建结果计算 FEM 中各通道对于当前任务的拟合程度 g(W^r)，具体来看，我们分别依据重建权重 W^r 判断各 Z 中特征通道分别在颜色信息和空间位置复原中的重要性，并利用二者乘积表示该通道的拟合程度：随后，在训练过程中 GAL 通过维护记忆矩阵 m 用以记忆各通道在前序任务中的拟合程度。随后在反向传播过程中，我们对各通道所对应的 FEM 中权重矩阵依据前序任务的重要程度构建调节率φ^a，用以调节对各通道所对应权重的梯度：该调节率可以保证对于历史任务拟合程度较好的权重具有较小的梯度，从而避免对于在前序任务中拟合程度高而在当前任务中拟合程度低的权重在反向传播过程中受到污染，进而防止 FEM 过拟合当前任务造成对前序任务的造成灾难性遗忘。此外，GRM 还采用了梯度双向层（GBL）借助边缘先验信息使得平滑位置超像素块可以更多的关注空间信息，而纹理丰富位置超像素块可以更多考虑颜色信息，达到减少冗余超像素块、增强边缘拟合性的目的。模型训练的损失函数包含两个部分，其中第一个部分为重建损失 Lr。该部分通过 MSE 损失保证聚类特征可以重建回初始图像及各像素对应的空间位置信息，从而使得聚类特征可以更好的对空间信息及颜色信息进行融合。第二部分为聚类损失 Lc，该部分在 DEC 聚类损失的基础上增加了空间距离约束。该约束可以在保证各超像素块中像素类内相似性大的同时，使得每一像素更趋向于被分配到与其空间距离前 k 近的种子节点所在超像素中，从而保证分割结果中超像素块的紧凑程度。四、实验总的来看我们的方法相比于 SOTA 的超像素分割方法，具有更高的效率及可迁移性。首先，我们在 BSDS 数据集上进行了实验，可以看到我们提出的超像素分割策略在 ASA、BR、F 等常用超像素评价指标中都远高于其余无监督的超像素分割方法（包括传统方法 SLIC、LSC、ERS，RIM）。此外，相比于依赖分割标签的有监督超像素分割方法 SSN，由于我们的方法在训练过程中无法感知到高层语义信息，导致分割结果会产生相对较多的冗余超像素块，这点造成了我们的方法的分割精确性较低，因此在 ASA 及 F 指标中略低于 SSN。然而这一特点也使得我们的模型具有更好的分割召回率，对于一些复杂场景中的模糊边缘的拟合性更好，因此我们的方法可以取得更高的 BR 指标此外，由于使用了更为轻量级的特征提取器，并采用无迭代的聚类模式，我们模型在时间、空间复杂度上远低于其余基于卷积神经网络的超像素分割方法。此外，我们也将 BSDS 数据集中训练好的超像素分割模型应用在医学影像中进行实验，以测试各超像素分割模型的迁移性。可以看到，无论是对于眼底荧光造影中眼底血管分割数据集（DRIVE）还是 OCT 影像中视网膜层分割数据集（DME），我们的模型都比其他基于卷积神经网络分割模型具有更好的迁移性。

基于ModelArts人工智能快速应用开发，声音分类模板开发与文本分类模板开发，自动学习三步骤1，数据准备与图像分类，目标检测相似，在ModelArts自动学习上基于，声音分类，文本分类，创建一个项目，然后将声音分类，和文本分类的数据进行标准2，自动模型分类训练ModelArts利用声音分类与文本分类算法，并根据输入的数据自动训练声音分类模型，文本分类模型，类似于图像分类，训练之前可以配置更多自己需要的参数，增加训练次数等3，应用部署和测试同样的将训练好的模型部署为一个推理服务，类似于图像分类，目标检测，对模型精准度满意后，可进行部署，和在线测试

纽约大学与台北大学的研究人员合作，应用了一种基于进化的机器学习方法，根据物种内和物种间共享的转录组反应来预测表型；此外，在功能上验证了七种候选转录因子，它们对拟南芥和玉米中的 NUE 结果具有预测能力；同时，将他们的进化信息管道应用于其他物种，包括水稻和小鼠；该方法可以用于寻找一些关键基因，它们所控制的生理特征可能对生物学、农业、医学产生重大影响。该研究以「Evolutionarily informed machine learning enhances the power of predictive gene-to-phenotype relationships」为题，于 2021 年 9 月 24 日发布在《Nature Communications》杂志。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-25893-w从基因组规模的信息中准确预测复杂的表型特征是一个挑战。有几个因素导致了这些挑战。首先，与越来越多的组学数据的可用性相反，从充分代表表型多样性空间的遗传多样性人群中收集高质量的表型数据已成为主要的限制因素。此外，表型数据通常是从与用于获取功能基因组数据的实验不同的实验中收集的。为了克服这些限制，表型分析工作应该扩大并在作为遗传/基因组信息来源的相同材料上进行。组学数据的爆炸式增长意味着从单个实验中收集的特征（例如基因数量）不可避免地超过表型空间（例如样本量），从而导致数据稀疏、多重共线性、多重测试和过度拟合等问题。这可以通过增加样本大小、降维或特征选择方法来抵消，例如主成分分析（PCA）、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）正则化、典型相关分析（CCA）等。在机器学习环境中采用了跨物种方法来提高模型到人类知识翻译的性能。

活动已结束，奖品发放中码豆发放失败公示：请以下13位用户在12月26日前完成当前华为云账号反馈，点击反馈，过期作废。177**088388 、188**133128、A0D**6668A024E90B3941D9ABAD99FD2 、Emc**p12345678、FuH**zhijia、hid**5ww08m0gi61lkw、hw_**8613292988088_01、hw0**597585、hw3**60464、hw8**70436、KUY**G81、sdw**ghao97、Swe**bfyang【码豆】码豆可在码豆会员中心兑换实物礼品，用户可以通过完成任务赚取码豆，累积码豆越多，可兑换的礼品越丰富，华为荣耀畅玩手环、蓝牙音箱等精美礼品等你带回家~为保证码豆成功发放，请先登录一次会员中心。（如修改过账号名请提前联系活动负责人并告知修改前后的账号名）。用户参与活动获取码豆，在获奖公示结束后跟随所有奖品一起发放。若发放失败，主办方将在本帖进行公示，在7个工作日内回复正确账号，可以补发，过期无效。案例学院卡已发放，使用方式： 登录案例学院学习：https://case.msup.com.cn 登录方式：手机号+验证码，100天内可随时观看（仅限获取该奖励的同学登录观看）点击填写【HCIA职业认证训练营】活动意见反馈调研为了给您提供更好的服务、更优质的内容，更有趣的活动体验，我们特发起此次问卷调查，期待聆听每一个真实的感受或建议。本问卷涉及的信息我们仅作为活动分析改进使用，请您放心填写！获奖信息统计截至12月15日23:59，活动组将在统一收集齐获奖信息后14个工作日内，发送相应奖品。（过期视为自动放弃获奖资格，不再补发）华为云HCIA-Cloud Service职业认证训练营开营啦！全方位培训，玩转云服务，趣味学练考，赢取$200考试券，还有众多华为电子产品和京东卡等你来！什么是HCIA-Cloud Service认证?HCIA-Cloud Service认证定位于培养与认证掌握公有云前沿知识技能，能够熟练使用华为云服务产品的工程师。面向有认证需求的在校大学生、云计算初学者、开发者、云服务工程师等人员群体及相关华为云伙伴；通过HCIA-Cloud Service认证，将证明您掌握云服务概念和价值，华为云服务架构和生态，华为云计算服务、存储服务、网络服务、安全服务、管理与监控、关系型数据库、CDN&云视频服务和创新应用服务的管理和应用，具备使用各类云服务产品进行应用部署和维护的能力，可以助力企业实现ICT环境的云转型。点击<报名活动>+ <一键报名所有HCIA课程>(本活动获奖前提）    活动时间2021年10月25日-12月5日*本活动所有任务需在活动时间内完成方可获取活动激励    适合人群主要面向有认证需求的在校大学生、云计算初学者、开发者、云服务工程师、相关华为云伙伴等人员群体    活动参与流程点击<报名活动>+ <一键报名所有HCIA课程>(本活动获奖前提）    活动参与流程参与流程任务说明积分占比课前准备活动报名（已开始）点击<报名活动>+ <一键报名所有HCIA课程>(本活动获奖前提），并邀请好友一起学习——开营直播（已开放）观看11月17日19:00-20:30开营直播《华为专家带你玩转HCIA认证攻略》，参与直播互动抽奖——课程学习课程学习（开课中）每日课程学习打卡：报名当节课程，且该节课程学习进度100%（请注意，如课程跳看小于一定时长，即使前台展示100%，后台也不记录数据），学完全部课程，获取100分20%实战演练沙箱实验（已开始）活动时间内，自主开展沙箱实验《使用华为云DevCloud实现20分钟一行代码上云》，且实验进度100%30%微认证（已开始）活动时间内，学习微认证《黑白棋实时对战游戏开发》并获取微认证证书，按最高考试成绩计算积分35%学习成果检验输出学习心得（已开放）课程学习后，以【HCIA职业认证训练营：xxxx】为主题，在华为云培训中心论坛发帖，发表训练营参后感、学习心得、课程评价等相关内容（不少于300字），并在本帖回复“华为云账号+发帖链接”（以回帖统计为准）5%结营考试（已开放）通过结营考试(（≥60分为通过，满分100分），获取华为云官方课程认证证书10%活动结束结营直播（已开放）观看12月1日19:00-20:30结营直播《华为HCIA职业认证考证攻略精讲》，了解HCIA考证攻略，参与互动抽取奖品——学习 总结课程评价（已开放）课程学习结束后，输出有效课程评价（学习心得、课程评价、讲师评价等内容）——    获奖规则 >点击在新标签页打开图片，查看大图详细了解获奖攻略   活动日历   活动激励    结课证书参与训练营，通过结课考试，获取HCIA职业认证训练营结课证书（非HCIA职业认证证书）   加入学习社群：有小助手随时随地更新最新课程/学习动态，有同类别的开发者一起分享学习心得和排忧解惑，更有华为云专家不定时空降！你还不来么？扫描下方二维码，回复：HCIA，加入学习群吧~   常见问题Q&A1、如何报名活动，拥有获奖资格？答：本次活动时间为2021年10月25日-12月5日，活动参与需点击 <活动报名> ，并一键报名所有课程（获奖前提），本活动所有任务需在活动时间内完成才可获取奖品（积分除外）；报名成功后务必扫描上方二维码，备注“HCIA”加群，本次活动不收取任何费用。2、课程学习、实战演练等任务完成需要截图回帖打卡吗？不需要截图、回帖、手动打卡，只需自行学习（报名当节课程，且该节课程学习进度100%），后台会自动记录和统计学员学习情况。3、活动奖品如何赢取？答：活动期间，用户可按奖项要求参与活动，在不同奖项中，用户皆有获奖资格，但若获得奖品为相同奖品，则仅发放1个该奖品，不重复/替换发放。4、如何邀请好友？ 点击 <活动报名> 后，点击 分享有礼 按钮即可生成专属海报邀请好友。邀友奖说明：①按邀请人数排名发放奖品，每排名需满足最低邀请人数才可获取当级别奖品，如不满足，则奖品降至满足人数的一档，例：获取第一名奖品，邀请人数至少≥200，小明为积分榜第1名，但总邀请人数180人＜200人，则获取总邀请榜第2名奖品（总邀请人至少≥150人）②有效邀请说明：参与活动的邀请与被邀请用户需在华为云平台实名认证账号，并进行课程报名与学习，双方均需要参与学习任务打卡，且邀请人至少需完成沙箱/微认证任一个任务。5、抽奖奖品如何抽奖、发放、领取及使用？【实战演练奖】活动抽奖，小助手将转发抽奖链接至社群，用户可参与当日抽奖（需满足抽奖条件），参与人在抽奖前完成任务即可参与抽奖（小助手会比对任务完成时间及抽奖时间，确认是否符合获奖资格）。每人可多次参与抽奖，除码豆外，每用户最多可获取1次实物奖品，如多次抽到奖品，则以价值最高的为准。【学习积分奖】抽奖，主办方将在本活动结束后，使用巨公摇号抽奖平台在所有满足抽奖规则的人中抽取，抽奖名单将2021年12月9-12日在本帖进行公示。6、活动获奖结果什么时候公示，什么时候发放奖品，在哪里可以查看？主办方将在活动结束后按报名、奖品规则及活动参与信息整理获奖用户数据（如遇相同分数的特殊情况，则最终以华为云培训中心学习平台学习丨总时长进行排名），并在本帖公示，本次活动获奖名单公示时间为2021年12月9-12日，公示期结束后主办方将收集所有获奖人员奖品发放信息（需填写华为云账号、姓名、邮箱电话、邮寄地址等个人信息，如未在指定时间内填写则视为放弃领奖资格；本次活动邮寄信息收集为2021年12月13-15日，主办方将在信息收集完整后的14个工作日内完成所有奖品发放。【实物奖品】获奖结果公示结束后，将按照实际获奖情况收集获奖用户邮寄信息，并统一发出奖品，所有实物奖品包邮，不额外收取任何费用。由于获奖用户自身原因（包括但不限于提供的联系方式有误、身份不符等）造成奖品无法发送的，视为获奖用户放弃领奖；在适用的法律法规允许范围内，为确保奖品顺利发放，受限于奖品当时的库存状况等，华为有权对上述事项进行调整（如奖品以实际发放为准，价格不低于示例奖品）并向您提前告知。【券类奖品】获奖结果公示结束后，代金券及折扣券类奖品，主办方将直接将券发放至您报名参与活动的华为云账号，发放成功后，可直接使用。请在7天内使用，使用方法见【操作指引】华为云微认证购买流程指引（使用代金券），过期无效。如发放失败，则将在本帖进行公示，在主办方公示7天内反馈，可进行奖券补发，过期无效。职业认证考试券，京东卡等奖品，奖品券码及使用指引将一起发送至用户邮箱。【码豆】码豆可在码豆会员中心兑换实物礼品，用户可以通过完成任务赚取码豆，累积码豆越多，可兑换的礼品越丰富，华为荣耀畅玩手环、蓝牙音箱等精美礼品等你带回家~为保证码豆成功发放，请先登录一次会员中心。（如修改过账号名请提前联系活动负责人并告知修改前后的账号名）。用户参与活动获取码豆，在获奖公示结束后跟随所有奖品一起发放。若发放失败，主办方将在本帖进行公示，在7个工作日内回复正确账号，可以补发，过期无效。7、本次活动的主办方是谁？华为云计算有限公司 （华为云培训中心，有问题可以扫描上方二维码添加加群咨询）   其他活动参与须知1、每位参加活动的用户理解并同意，为联系用户以及奖品发放的需要，用户报名参加本次活动时与用户在获奖后通过填写邮寄信息问卷时，华为云培训中心需收集您提供的华为云账号、姓名、邮箱、联系方式、邮寄地址真实个人信息（如未在规定时间内填写信息视为放弃领奖资格）。活动主办方收集该等个人信息会转移给礼品发放的快递供应商公司负责具体执行礼品的邮递服务。收集的该等个人信息会自奖品寄出及发放结束后（为防止奖品遗失等突发情况）保留30个自然日用于邮寄快递服务、通过邮箱发放考券等，自该期限届满后，该等所有数据会被删除或者销毁，在主办方持有该个人数据期间，用户可以联系华为云培训中心按照法律规定履行数据主体的权利，包括但不限于撤销同意、请求删除、访问、查阅或者复制、更正或者补充、删除、知情权、决定权、您有权要求我们对您的个人信息处理规则进行解释说明。若需行使上述权利，联系方式请见《隐私政策声明》。2、为保证活动的公平公正，华为云有权对恶意刷活动资源（“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为），利用资源从事违法违规行为的用户收回奖励资格。本活动适应同一用户规则，同奖项内奖品不可多次获取：同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息，华为云判断其实际为同一用户；举例说明：具备同一证件号（比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等）、同一手机号、同一设备、同一IP地址等；3、本活动规则由华为云在法律规定范围内进行解释。华为云保留不时更新、修改或删除本活动规则的权利。上述更新、修改或删除于公布时即时生效，用户应当主动查阅本活动规则的最新内容；所有参加本活动的用户，均视为认可并自觉遵守《华为云用户协议》、《可接受的使用政策》、《隐私政策声明》。

静态学习与动态学习静态学习划分机器学习方法的另一种方式是根据它们处理的数据类型进行分类。接收静态标记数据的系统称为静态学习方法。处理随时间不断变化的数据的系统称为动态方法。每种方法都可以是有监督的，也可以是无监督的，但是，强化学习方法始终是动态的。静态学习是指对作为单个快照获取的数据进行学习，并且数据的属性随时间保持不变。一旦在数据上训练了模型（使用监督学习或无监督学习），就可以在将来的任何时间将训练后的模型应用于类似的数据，而且该模型仍然有效，并将按预期执行。典型的例子是不同动物的图像分类。动态学习这也称为基于时间序列的学习。这类问题中的数据对时间敏感，会随着时间不断变化。因此，模型训练不是一个静态的过程，而是需要不断地（或在每个合理的时间窗口之后）对模型进行训练，以保持有效。此类问题的典型例子是天气预报或股票市场预测。一年前训练过的模型对于预测明天的天气或预测明天任何股票的价格将完全无用。两种类型的根本区别在于状态的概念。在静态模型中，模型的状态是不变的，而在动态模型中，模型的状态是时间的函数，它在不断变化。

监督学习为简单起见，让我们将机器学习系统看作一个黑盒，在给定一些输入时会产生些输出。如果我们已经有一个历史数据，该历史数据包含一组输入的一组输出，则基于这些数据的学习称为监督学习。监督学习的一个经典示例是分类。假设我们已经测量了3种不同类型的花（ Setosa山鸢尾、 Versicolor变色鸢尾、 Virginica弗吉尼亚鸢尾）的4种不同的属性（尊片长度、尊片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）。我们对每种花的25种不同示例进行了测量。然后，这些数据将用作训练数据，其中有可用于训练模型的输入（4个测量的属性）和相应的输出（花的类型）。然后以监督的方式训练合适的机器学习模型。一旦模型被训练好，就可以根据萼片和花瓣的尺寸对任何花（在三种已知类型之间）进行分类。

“机器学习”或简称ML（Machine Learning），是亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在1959年用机器解决跳棋游戏的背景下提出的。该术语指的是一种计算机程序，它可以学习产生一种行为，而这种行为不是由程序的作者明确编程实现的。相反，它能够显示出作者可能完全没有意识到的行为。这种行为的学习基于三个因素：    程序消耗的数据；    量化当前行为和理想行为之间的误差或某种形式的距离的度量；    使用量化误差指导程序在后续事件中产生更好行为的反馈机制。可以看出，第二个和第三个因素很快使这个概念变得抽象，并强调其深层的数学根源。机器学习理论中的方法对于构建人工智能系统至关重要。机器学习算法大致分为三种类型：    监督学习算法    无监督学习算法    强化学习算法。

这是一种新的数据扩充技术，该技术分前后两个阶段进行。在第一阶段，神经网络改变原始图像而不是网络权值。通过这种方式，神经网络对自身执行一种对抗性攻击，改变原始图像，从而造成图像上没有目标的假象。在第二阶段，训练神经网络对修改后的图像进行正常的目标检测。CmBN表示CBN的修改版本，如下图所示，定义为跨微批量标准化(CmBN)。这仅收集单个批中的小批之间的统计信息。

在对话式人工智能（ConvAI）领域，我更偏爱面向目标的系统，因为知识图谱和结构化数据自然而然地扩展了它们的能力。首先，Campagna 等人在论文「Zero-Shot Transfer Learning with Synthesized Data for Multi-Domain Dialogue State Tracking」（https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.12.pdf）中提出了一种合成面向目标的对话作为附加训练数据的方法，用于对话状态跟踪（DST）任务。作者创建了一个定义基本状态、动作和转移函数的抽象模型（也可以将其称之为本体）。它的贡献在于：（1）该模型可以应用于各种领域，如餐厅预订或训练带有任意空槽和值的连接搜索；（2）合成的数据允许在你在有监督数据十分有限的域内进行零样本迁移；（3）事实上，实验表明，（在真实的 MultiWoz 2.1 测试中）仅使用合成的语料库进行训练和评估的准确性达到使用原始完整训练集时的约 2/3。我相信在研发特定领域的对话系统或已标注训练数据十分有限时，该方法可以作为一个通用的数据增强方法。

   搞深度学习的人，两大必备日常除了读论文之外就是读代码。读论文笔者在第4问的时候讲了阅读路线，但如何读用什么技巧读每个人都有不同的见解，这里不多说。读代码跟读论文、读书多少有相似的地方，毕竟都是读的性质。但话又说回来，读代码又跟读paper读书大有不同，代码是一种将论文中的模型和算法进行实现的过程，是一种需要你思维时刻在线的过程。又因为我们读的是深度学习项目代码，不是像Linux内核代码那样的鸿篇巨制，所以在代码性质上多少又有些不同。      笔者这里说的一份深度学习项目代码，小到几百行的测试demo，大到成千万行的开源项目，读起来方法肯定各有不同。如下图Mask R-CNN项目代码和PyTorch源码的对比：  可以看到，Mask R-CNN作为一个经典的实例分割框架，其代码量可以说是中规中矩，3k的代码量在我们读完论文后集中花几天时间差不多可以过一遍。但PyTorch的源码对大多数人而言就不那么友善了，750k的代码量，而且底层的C++代码占到整个项目中的一半之多，作为深度学习研究而言，堪称巨无霸级别了。这样的代码量，就像初学者拿到一本PRML，往往投入巨大精力后不了了之。所以，对于这两种类型的项目代码，阅读方法肯定会有所区别。      因为我们读代码的目的、场景和对象不尽相同，下面笔者从三个方面来和大家探讨如何阅读一份深度学习项目代码。      首先读代码的一些通用方法。这一点而言不局限于深度学习项目代码，任何项目、任何语言的代码阅读都适用。我们日常读代码无非是两个工具，一是将代码下载到本地，打开IDLE，在IDLE里安静的阅读： 第二个就是直接在GitHub的web端直接阅读，但GitHub没有像编辑器那样在左侧设置阅读目录，每次进入一个代码文件就必须退出来才能进入另一个文件，用户体验极差。当然了，这都不是事。chrome给我们提供了Octotree这样的辅助阅读插件，直接在chrome扩展程序里搜索安装即可。   安装后我们就可以直接在web端就有IDLE读代码的体验： 可以看到在页面左侧有一个类似IDLE的目录栏，大大方便了我们查看和阅读项目代码。这是通用方法中的工具层面，我们再来看一些基本的阅读规矩。有了IDLE和Octotree工具，我们第一点一定是仔细看代码目录，对整个项目代码结构和分布有一个整体的认识，对于深度学习而言通常目录中各个模块相对比较固定，比如是models目录下放着模型搭建和训练的代码，conifg目录下放着模型的一些配置文件，data目录下放着项目所使用的数据信息等等。如下面语义分割项目的目录结构： 对深度学习项目代码的结构熟络之后，读的多了自然就会轻车熟路起来，后面阅读效率也就提高了。            通用方法的第二个是快速找到readme文档。通常来说，根目录下的readme文档包含了这份代码的使用方法，里面有可以让你快速了解这个项目的关键信息。一般来说，开源项目的readme里作者都会写明如何使用代码和进行部署。下图是DenseNet的readme文档：  对于大型项目，可能每一个子目录下都有readme文档，这都是我们需要仔细阅读的部分，作者把关键信息都放里面了。所以不管这样，第一时间读找到readme进行阅读是你了解该项目的必备步骤和通用方法。           第三个通用方法就是具体如何读的问题。就是我们得确定一个阅读主线。这一点是针对于深度学习项目代码的通用方法，对于一个深度学习项目，我们一般想要了解的最关键点无非就是数据、模型和如何训练等几个方面。如果你想快速看看这个开源项目的测试效果，直接读readme看使用方法即可。如果这个项目作者提出了一个新的模型框架，比如说bert，你想了解它的模型框架细节，直接定位到models目录下的带有model字眼的.py文件开始读。或者是你想看这个项目是如何训练的，都用了哪些训练的tricks，它的参数初始化是如何做的，batchsize用的多大，训练过程中学习率如何调整的等等，那么话不多说，直接定位到带train的.py文件即可。如下图faster-rcnn的3个训练文件。   根据目的不管是model还是train的主线，在阅读过程中一定会涉及到其他分支，比如说数据和配置等其他分支线。在主线阅读过程中不断完善对分支的理解，久而久之，一个完整的项目就会被你消化了。      以上说的是深度学习项目代码阅读的一些通用方法。下面再具体讲两个场景的代码阅读。毕竟大家做事讲究目的性，往往带有较强的目的性去做某事效率一般会特别高。      第一个场景是在大家做研究做项目时遇到问题时。不知道这个问题如何解决，直接谷歌又找不到好合适的方法的时候。这时候我们可能会寄希望于在GitHub上搜罗一番。比如说我们想要知道对于极度数据不平衡时如何给损失函数加权重的方法，再比如对于多标签问题进行模型预测时如何找到最佳分类阈值等等。这些问题都是我们在做实际项目时都可能会碰上的，在这种情况下若是能在GitHub上找到类似场景的处理方法，相信你会瞬间来了精神。     下述基于keras的CNN多标签分类项目对于多标签分类阈值寻优使用了matthews_corrcoef来确定最佳分类预测阈值。至于什么是matthews_corrcoef，这些都是你在解决问题过程中需要学习和吸收的地方。总之，带有目的性的读某个项目的代码往往是只读某个block甚至是某几个关键行，数量不在多，在于能够解决你的问题。     第二个场景就是为了自我个人精进的读代码。所谓个人精进，就是有大量可支配的个人学习和研究时间，高度的自律性和超强的学习力的人进行能力跃迁的关键所在。笔者虽然平时偶尔会有去GitHub读一些代码，但说要达到个人精进的level，还远远不够。比如说前面的PyTorch 750k的源码，这么大的代码量，阅读策略一定是分治思想，分散包围和各个击破。把项目进行分解，设定阅读计划和目标，在超强的执行力下还是有可能完成的。这不是普通人干的事，但我相信能在深度学习领域精进的人都不会是普通人。   诚然，无论是读教材、读论文还是本篇所说的读代码，这些本身都是一个个人学习能力提升和知识汲取的过程。对于从事深度学习工作的我们而言，arxiv上的论文和GitHub上的代码都无穷尽，关键在于保持学习的劲头，做一名终身学习者。