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Topic 1：问题定义
从输入到输出是否可以建立可靠的映射？
（理解：机器学习中间部分是具有随机性和的，明确输入和输出的映射关系能够有效保证可解释性）
把问题抓住了，才知道如何去更好的解决
input和output排列组合，就是新的研究方向
Input
- 不同的结构：平层，断层，曲面，盐体
- 不同的维度：
（1）一维：单个检波器
（2）二维：共炮点道集（多检波器），共接收点道集（多炮，单检波器），共中心点道集（炮点与检波器成对，且共用中点）
（3）三维：多炮，多检波器
（4）四维：三维地下，各炮点组成时序
- 不同区域：陆地，海上，深层（3.5km），浅层
- 主动震源/被动震源
Output
- 地质参数：速度模型，密度，Q，反射系数，波阻抗等
- 地质构造：盐体，圈闭，油层，气层
这些相关定义在之前的学习中已有解释：
【学习笔记】Day 11-CSDN博客
Optimization objective 优化目标
最小化目标函数：衡量预测结果与实际标签之间的差异。如 $\ell_1$，$\ell_2$
如何做：加正则项
这一部分实际上就是Day 2提及过的 Lossfuction 和 优化器：【五一培训】Day 2-CSDN博客
拟合能力 vs. 预测能力：引入其他相关变量。比如衡量一个人是否肥胖，单看体重意义不大，需要结合身高，体脂率等。导致拟合能力差的原因就是，没有建立良好的输入-输出映射关系
所以在描述问题时，需要去着重打磨
Constraint 约束条件
- 输入、输出数值的范围（最大值，非负等）
- 层内速度的一致性（同一层内速度保持一致）
- 界面连续性（横向连续）
- 如果能给出新的，且合理的约束，对任务是有事半功倍的效果的
具体的问题/任务
1D CMP based inversion
优势：网络结构更加简单（每次只有一道）；标签完全真实（符合探测）
劣势：横向速度不连续（挂面条）
no solve, only handle（这是很重要的一个常识）
只有数学才能solve一个问题，得到一个解析解
Challenges
有困难要上；没有困难，创造困难也要上！
- 困难带来的同时，促进了更多的方便
- 创造该创造的困难
DL-FWI 的核心问题
地震数据处理有三大类方案。
1) 常规处理流程多，自动化程度低，需要专家大量参与，因此耗时耗力。
2) NS-FWI 有病态、周期跳跃、计算成本高三大核心问题，这个已有定论。
3) DL-FWI 采用数据驱动的方式，也具有自己的一些核心科学问题。
1.泛化能力弱。
泛化能力是机器学习的核心问题。在训练数据上效果好的学习器，在测试数据上效果不一定好。导致泛化能力弱的原因包括:
- 训练数据过少。对于 DL-FW| 这类复杂的问题，需要一个比较深的网络进行特征提取、重构。而越复杂的网络，需要的训练数据就越多，否则很快收敛，而且过拟合现象严重。
- 训练数据缺乏多样性。这与训练数据过少有一些内在联系，总体上说，就是机器学习的优势在于见多识广，对于自己没见过的情况就很难应对。
2.缺乏可解释性。
可解释性是深度学习的核心问题。
这里有两个术语:explanability 是指结果是否可以被解释清楚，interpretability 是指模型本身的设计理念、每个模块的作用是否清楚，一般来说我们更重视后者。
很多时候，我们把用于图像处理的网络作为 DL-FW! 网络。这具有可行性，因为很多深度模型架构具有通用性，用什么数据就训练出什么样的网络。回想线性回归，我们也只有一个模型f= ax+b，至于系数训练成多少，就是数据来说话。甚至我们还将图片数据集预训练获得的 deep prior 直接用于地震数据处理，也能获得很好的效果。其原因在于世界的万物之间存在本质的联系，图像、地震数据都有纹理等特征。
但是，没有足够的可解释性，一方面不容易获得领域专家的肯定，另一方面也阻碍我们设计效果更好的 DL-FWI 网络架构，而陷入不成章法的尝试(网络调参师)。
3.缺乏物理规律约束。
对于深度网络来说，随便给一个符合要求的数据(二维矩阵)就可以获得相应的结果，而不用讲道理。为此，有学者将自然图像(如一匹马的照片)反演成速度模型。这反映我们的网络并没有质疑的能力，也没有办法约束输入与输出。为此，需要在设计模型的过程中，引入地球物理的领域知识，用约束机制来实现。
后记
五一培训的主旋律是DL-FWI基础，重新沉下心来再回顾一遍，收获颇多。
在重新回顾基础的过程中，借此发现在之前的学习中，作者是存在很多取巧行为的（如调包，一些基础概念的确缺失）。而这种不坚固的地基实际上给作者的学习过程带来了诸多困难，最明显的表现就是在处理一些实验任务时，周期过长。
因此，暂且放下过于功利的视角，扎实过一遍 “日撸java300行”，以提升自己的代码能力，是百利无一害的（唯一的害可能就是时间压力，但无论怎么说，只要愿意开始，就从来不会晚），而这一部分，请参考 Java 相关的专栏，后续会持续更新。