正确是靠错误提纯的。
最近在看《我看见的世界——李飞飞自传》里面提到李飞飞教授在 2009 年创建了图片数据库 ImageNet，用生物学的方式尝试重新结构计算机视觉。
在 2012 年以 ImageNet 为依托的算法比赛上，获胜团队使用了神经算法让算法识别准确度提高到了 85%，比前一年冠军队提高近 10%。
今天分享的跟卷积神经算法有关。这种算法，在我粗浅的理解看来就类似每一层的神经点识别一定的像素，然后一层层叠加，最后完成一张照片的识别。
一开始，算法面对完全陌生的世界，可能把一个绿色像素点识别成草坪，在不断的错误❌迭代中开始出现一些"歪打正着"的正确✔️，然后不断一层层迭代和强化正确✔️，最后经过很多很多层，算法识别准确出图片。
我联想到这不就是人生吗!
比如说工作，我们一开始通过一些特定的职业接触，在尝试后知道不喜欢、不合适，很多人就卡在第一二层，就一直这样做下去，但有些人又继续探索，到第三四层，找到一个自己不那么讨厌的工作。甚至有人同时开工，用 slash 兼职副业的形式多"神经点"试错，找到适合自己的"正确答案"。
这样来看，人生就是收集数据点的过程，不断用我们的算法验证适不适合自己，也在验证中修改算法，让算法服务于当下的自己——找到最适合当下的"正确答案"。
不知道，就去多试。比起什么年纪要结婚生子，还是找到自己，接近自己更重要。
周一愉快~