1.4 AI进行页面重构的方法

看到这里，读者可能会产生疑问：这和看着设计稿进行页面重构有什么区别？答案是：没有，也有。没有区别，是因为AI进行页面重构的过程只是替代前端工程师进行工作，并没有改变页面重构的工作流程和工作内容；有区别，是因为AI的替代使页面重构的方法发生了本质的变化，以往前端工程师看设计稿、理解设计稿、切图、布局及选用HTML、CSS进行设计稿还原的过程，变成了用机器视觉识别设计稿，用算法模型理解设计稿，用神经网络和算法决策如何切图、布局，以及选用HTML、CSS进行设计稿还原。

AI页面重构的方法如图1-5所示。

陡峭的学习曲线和大量AI领域机器学习的专业概念是理解D2C能力的拦路虎，因为机器视觉、算法模型、神经网络、fastRNN、YOLO、NLP、目标检测、分类模型、语义识别等机器学习专业概念太复杂。但是，如果从AI应用的角度去描述机器学习，就可以聚焦到3个问题：原理、过程、调试方法。

1.4.1 原理

机器学习的原理莫衷一是，一般的理解是：基于最大熵原理对输入的概率分布进行算法模型的拟合，未来可以对输入做出概率预测。这个理解就把机器学习分成训练和预测两个部分，训练的质量影响预测的准确性。

最大熵原理其实是一个最朴素、最简洁的思想，如果理解一个六面的骰子掷出其中一面的概率是1/6的话，那么就已经掌握了最大熵原理。对于骰子，由于不知道是否有人做手脚，唯一知道的是每一面出现的总概率等于1，因此把这个已知的条件称为“约束条件”：P(x=1)+P(x=2)+…+P(x=6)=1。所以，最符合现实的客观假设是：这是个正常的骰子，每一面出现的概率是个“等概率事件”，即P(x=1)=P(x=2)=…=P(x=6)=1/6。所谓最大熵原理就是指满足已知信息（约束条件），不做任何假设（不掺杂主观因素），把未知事件当做等概率事件处理。比如：在算法模型看来，一个UI出现img、text、view、iconfont等控件的概率是相等的。

1.4.2 过程

以图1-5中的类型识别为例，共有img、text、view、iconfont四种类别的控件出现在业务场景中，那么，根据最大熵原理，每种控件出现的概率应该是1/4。但是，作为前端工程师，会有一个经验（或者叫先验）的判断：iconfont出现的概率在4种类别中应该是最低的。于是，我们收集所有过往构建的页面，在收集的数据上进行统计分析后发现：iconfont出现的概率为12%。这样就得到了一个新的约束条件（额外信息）：P(iconfont)=12%。根据最大熵原理加入新的约束条件，然后把剩下的部分做等概率处理：P(img)+P(text)+P(view)=88%。这3个类别出现的概率是：88%÷3≈23%。根据经验，view出现的概率比较低，可能还要进一步统计分析修正约束条件，最后形成一个合理的结论，这个结论就是根据最大熵原理建立的统计学模型。未来，在输入一个页面的时候，就能够用这个统计学模型来预测img、text、view、iconfont出现的概率了。

上述过程已经完成了“人肉机器学习”，因为整个模型的约束条件是人工统计分析出来的。如果把人工统计分析变成算法模型统计分析，把约束条件换成算法模型里的激活函数、损失函数、Reward、Q值、互信息等模型参数，把收集的数据作为训练样本喂给这个算法模型，再根据模型内置的算法进行函数拟合，找到约束条件对应的参数，就实现了机器学习的过程：收集数据、处理数据、组织训练样本、选择模型、训练模型、验证和调优、用模型预测。

1.4.3 调试方法

从上述“人肉机器学习”的过程中可以看到，模型、参数和训练样本这3个要素对机器学习至关重要，对这3个要素进行调整就可以完成大部分模型的调试工作。

1.模型

如果把机器学习的算法模型比作大脑，模型就是大脑里的思维模式。认知世界的思维模式如果出现问题，很多事物我们就无法理解。这时就会去改变自己的思维模式，最终理解了一些对于初学者是新事物的东西，这个过程就完成了对大脑里思维模式的调试。

机器学习也是一样，不同的算法模型有不同的特点、不同的局限性。如果关注机器学习领域的读者，必定对卷积神经网络（CNN）有所耳闻，这是一个非常强大的机器视觉领域的算法模型，它可以逐像素、逐区域地提取图像特征（卷积），再利用神经网络进行建模，从而理解图像特征。但是，CNN有其局限性，卷积核设置过大，就会因为运算量过大而无法实际使用。就像人眼看到的图像，如果大脑处理不过来，就会产生VR晕动症。可以用转换器或其他模型替代CNN，再根据试验情况决定选用什么模型。这就像做前端开发过程中的技术选型一样，运用不同的技术，通过调试找到最适合解决问题的技术方案。

2.参数

调试过程中涉及的参数并不是前述模型记录的参数，而是训练模型的参数。训练模型的参数通常称为超参数，在机器学习中，超参数是在学习过程开始之前设置其值的参数。相反，其他参数的值是通过训练得出的。由于超参数的取值是无法通过训练模型得到的，即训练数据中不含有超参数取值的信息，因此，如何对超参数进行选择、调优就成了研究的重点。

在超参数优化方面，主要方法有：网格搜索（Grid Search），又称参数扫描，是超参数优化的传统方法，它仅仅对手动指定的模型的子集进行穷举搜索；随机搜索（Random Search），即在高维空间中简单地采样固定次数的参数设置的随机搜索；贝叶斯优化（Bayesian Optimization），这是噪声黑盒函数全局优化的一种方法。

关于超参数的选择、调优至今还没有明晰的方法，只是大概知道超参数对于模型的表现有很大影响，却不清楚具体是如何影响的。因此，算法工程师被戏称为炼丹师、调参工程师。

如果说超参数是针对机器学习算法模型初始化的参数，那么训练参数则是针对机器学习过程进行初始化的参数。训练参数包括如下几方面。

❑ 学习速率：模型太大的话，无法学到精髓；模型太小，则无法解决训练样本中没出现的问题（专业术语叫过拟合）。

❑ 批次大小：该参数与训练样本有关，太大或太小都不好，要让模型反复、随机、均匀地越过不同类型的训练样本为佳，但通常会对训练样本进行随机打散。

❑ 随机打散：该参数与批次大小相关联，为打散时使用的随机数，就像在写程序时生成随机数的Random Seed。

3.训练样本

训练样本就是收集和处理数据，在机器学习领域有一个专业名词叫“特征工程”。如果把“机器学习”比作日常生活中的“读书”，那么特征工程就是一种读书方法：好读书，读好书。“好读书”是指要经常读书，“读好书”是指读的书的内容质量要高。对于机器学习也是一样：“好读书”之于训练样本就是要求丰富性，训练样本充分才能训练出好模型；“读好书”之于训练样本就是要求高质量，高质量的训练样本才能让模型学习到精髓，而不会被噪声带偏。

在具体操作的时候，成熟的机器学习生态提供了大量的数据清洗、数据分析、特征提取、样本组织的工具和方法论，因此完全不用担心。PipCook这个为前端开发的开源系项目，就能够用JavaScript高性能、高质量地完成上述工作。

掌握了上述调试方法，基本就可以自己实现AI进行页面重构的过程，训练AI进行页面重构了。如果这个过程中遇到问题，还可以从3个方面进行调试和优化：选对模型，调好参数，组织高质量且丰富的训练样本。