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在之前的文章里，我們用了不少產品、運營的模型、方法在職業規劃、人生上。這篇文章，我們用深度學習的方法——生成對抗網絡，試試在提升我們自己的逆商上，是否有幫助。

在圖像生成與編輯、音頻合成、視頻生成領域里，有一個非常重要的深度學習方法——生成對抗網絡（簡稱GANs），它是由兩個神經網絡組成的模型，分別為生成器（Generator）和判別器（Discriminator），這兩個網絡相互博弈，通過對抗學習的方式來訓練，以便生成逼真的數據樣本。它的大致步驟如下：

1.初始化網絡參數：首先，生成器和判別器的網絡參數會被隨機初始化。

2.交替訓練：

• 判別器訓練階段：固定生成器的參數，用真實數據和生成器生成的假數據來訓練判別器，目標是最大化判別器正確區分真實數據和偽造數據的能力。
• 生成器訓練階段：固定判別器的參數，調整生成器的參數以生成更加接近真實數據的樣本，目標是最大化欺騙判別器的概率，即讓判別器難以區分生成樣本和真實樣本。

3.重復迭代：上述兩個階段會交替進行多次迭代，每一次迭代都會試圖優化各自的任務，直到達到某種平衡狀態。

4.平衡狀態的判斷：

• 收斂指標：理論上，當生成器生成的數據分布與真實數據分布幾乎一致時，判別器無法準確區分兩者，此時損失函數可能接近穩定或波動在一個較小范圍內。實踐中，可以通過監控生成器和判別器的損失函數隨迭代次數的變化情況來判斷是否收斂。
• 可視化檢查：通過觀察生成樣本的質量，如果生成的樣本看起來越來越真實，且多樣性強，沒有明顯的模式崩潰現象，可以作為停止的一個參考。
• 定量指標：使用Inception Score (IS)、FID等量化指標，在這些指標上達到滿意分數或者變化不大時，可以認為訓練達到較好狀態。(高IS值表明生成圖像既具有清晰的類別特征, 即生成的圖像屬于某個明確的類別;FID越小，說明生成圖像與真實圖像的特征分布越接近。）
• 預設迭代次數：在實際操作中，為了避免過擬合和不必要的計算資源浪費，有時也會根據經驗設定一個最大迭代次數，當達到預設的迭代次數時則停止訓練或當損失函數連續若干輪迭代都沒有顯著改進時，提前終止訓練。

上述的步驟中，生成器和判別器分別有不同的作用，通過不斷迭代，GANs 可以學習生成逼真的數據樣本。

1. 生成器：生成器的任務是學習生成逼真的數據樣本，例如圖像、音頻等。它接收一個隨機噪聲向量作為輸入，并嘗試將其轉換為與真實數據樣本相似的輸出。生成器通過反復調整內部參數來改進生成樣本的質量。
2. 判別器：判別器的任務是判斷輸入的數據樣本是真實的還是由生成器生成的。它接收來自真實數據集和生成器的樣本，并嘗試將它們正確地分類為真實樣本或者生成樣本。判別器也通過反復調整內部參數來提高其對真實樣本與生成樣本的區分能力。
3. 對抗學習：生成器和判別器之間進行對抗學習，即生成器試圖欺騙判別器，生成接近真實的樣本，而判別器面對更高質量的偽造數據，不得不提高自己的辨別能力。這一過程如同雙方在不斷升級的“貓鼠游戲”，推動整個系統逐步逼近數據的真實分布。
4. 動態均衡的博弈：生成器和判別器通過不斷地對抗學習，推動對方性能的提升，最終趨向于一個納什均衡點，即生成器產生的數據在統計特性上與真實數據難以區分，同時判別器也無法準確辨認兩者差異。(盡管在實際訓練過程中達到并維持這種平衡是極具挑戰性的）。

由上述生成對抗網絡（GANs）的核心思想——即“兩個系統（生成器和判別器）通過對抗學習不斷優化自身性能”也能給我們一些面對逆境的啟示，幫助我們提升逆商。在面對逆境時，我們不妨用生成對抗網絡的原理來提升逆商：

1. 內在力量與外部挑戰的對抗

• 生成器：代表我們的內在力量、心態或思維。在逆境中，我們需要盡可能地多生成積極的心態、應對策略，避免生成消極的思維或想法。
• 判別器：代表外部的挑戰、壓力甚至批評。在面對逆境時，這些外部因素會不斷檢驗我們內在生成的想法或策略的有效性。當我們生成越多的積極想法，學習從多角度看問題，則我們能更容易從外部的反饋來讓自己反思之前策略或想法是否有改進之處。

比如，當我們面對學習新技術的壓力，覺得自己很難學好時：

• 內在力量：培養和強化自己的積極心態，在提升編程能力的同時，積極尋找新的實踐機會；
• 外部挑戰：面對學習新技術中遇到的困難和挑戰，接受并正視來自外部的反饋和建議，通過反復調整自己的學習或實踐方法來提升自身應對逆境的能力。

2. 對抗學習

• 反復調整：就像生成器和判別器之間的對抗學習一樣，在應對逆境的過程中，我們也需要通過反復嘗試和調整，來找到最有效的應對方法。
• 反饋循環：每次的實踐結果或他人的建議，都可以視為一次反饋的機會，通過這些反饋來反思和調整自己的應對策略。

比如，當我們面對項目中的各種問題，覺得無從下手，很氣餒時：

• 反復調整：每次在項目中遇到問題時，及時地進行反思，總結經驗，找出不足之處，調整自己后續的工作方法。
• 反饋循環：可以利用平時的溝通協作或Sprint回顧會議的反饋，及時改進當前項目中最棘手，影響最大的問題。

3. 目標明確

• 目標設定：生成器的目標是生成逼真的樣本，而判別器的目標是鑒別樣本的真實性。在應對逆境時，我們也需要設定明確的目標，至少是階段性的目標，讓自己明確知道自己想要達到什么樣的結果。
• 拆解目標：拆解目標，通過逐步實現這些子目標來增強信心和動力。

比如，當自己覺得要學習的內容太多，不知道怎么開始時：

• 設定目標：明確當前最重要的目標就是提升自己在大模型領域的技術能力，那就明確具體要學習到什么程度，才算是達到這個目標；
• 拆解目標：將目標拆解，細化到每個月或每周的目標，制定詳細的每日學習計劃，逐步實現目標。

4. 協同進化

• 雙贏思維：在生成器和判別器的對抗中，兩個網絡共同進化，不斷提高彼此的能力。我們在應對逆境時，也可以采用雙贏思維，與環境、他人共同進步。
• 合作與競爭：通過與他人的合作與競爭，共同提升逆商指數。

比如，當自己的學習速度太慢，不知道如何加快進度時：

• 尋找支持：遇到問題可以嘗試與其他團隊成員合作或從他們那尋求支持，通過共同學習或解決問題，來加快自己的學習進度。有時候人是會陷入自我的迷失中，如果這時有其他人的思路來啟發下，可以更快地走出自己的迷失；
• 積極競爭：參加編程競賽等健康的競爭方式，不僅可以與他人學習交流，還能從實戰中快速提升技能。

綜上所述，盡管GANs是人工智能領域的技術，但其背后的對抗學習和迭代優化原理，確實可以啟發我們在面對人生逆境時，采取類似的對抗性訓練策略。通過激發內在的能量，接受外部挑戰，再通過設定明確的目標，反復調整和反思，與他人合作或競爭來協同進化，從而讓自己能更有效地應對逆境，提升自身逆商指數。