学习方法总结，考完试后哪种总结方法可以让孩子成绩迅速提高？
我是“赢在高三”，一名高中老师，我认为考试结束后，对考试进行分析和反思，发现问题，对症下药是提高成绩的最快方式！ 然而，很多学生却不知道反思的重要性，而不去反思，而有的学生，虽然进行反思，却不知道怎么进行反思；而有些老师，只告诉学生，要进行反思，却不告诉学生怎么进行考试反思，导致很多反思停在面上，流于形式，作用不大。
针对这种情况，我在高一第一次考试后，就给学生提供了一个进行考试反思的“模板”，以后每次考试，都要求学生按照这个模板进行反思，效果还是很不错的，现在分享给你 。
这个模板的设计意图有以下几点：
第一、引导学生由看成绩到看试卷！考完试之后，有的学生会因为考的不好而变得心情低落，甚至产生心理问题，原因就是自己遇到了困难，但是又找不出原因，找不到方向，从而变得迷茫。而第一时间引导学生分析问题，找到原因，就可以避免这些问题，防范于未然。
第二、引导学生对考试的反思由概括到具体！考完试，学生和家长往往是针对成绩单对考试做出概括性认识：考的很好或者考的不好。这种反思对于学习没有太大的意义。要想迅速提高成绩，必须知道我是各科考的都不好还是只有几科考的不好？考到不好的科目是因为什么原因考的不好的？是知识点的原因、审题的原因还是答题的原因？原因不同，解决的方法才不同，才能对症下药，而不是有病乱投医！
第三、引导学生由分析现在（试卷和成绩）到反思过去（自己的学习态度、学习习惯和学习方法）。这样就会避免学生从外部去找原因，比如同学的原因、老师的原因等等，其实，学生考的不好，主要是自己的原因，而且只有分析出自己的原因，才能努力去改变，外部即便由原因，也很难改变，如果把原因归结到外部，就会误入歧途。
第四，引导学生由反思过去，到面向未来！通过分析试卷、反思过去，学生能够基本上发现自己存在的问题，下一步就是如何解决问题，制定计划，面向未来了，如果能做好这些，学生成绩提升并不难！
考试铃声结束，有的学生认为考试结束了，有的学生却认为考试才刚刚开始。学生对待考试理解，决定了学生的层次。
学会分析试卷，你就由一个做题者，变成了一个研究者，时间长了，你和其他同学就不会在一个层次了。
我是“赢在高三”，致力于教育和教学工作，欢迎关注！
如何总结学习中的不足以及解决方法？
1、对于领导交办的任务，办事心切，处事不够干练，想问题不够全面，不够深刻，虽然能基本完成上级交办的任务，但在工作中面对困难面对压力也感到力不从心，缺乏工作动力;
2、有时处理问题思路不够清晰，使得开展工作起来比较被动;工作开展中也缺少积极开拓创新，协调能力有待加强;
3、缺乏工作经验，面对问题过于急躁，一心想干点事情，做点成绩，但缺少全盘筹划，工作不够谨慎周密，工作的方式方法也有待领导同事的进一步指导改进。
4、业务学习方面：学习劲头不够足。自己习惯用什么学什么，今天学点这、明天学点那，结果什么都懂点，什么也不精，学到的知识不系统、不透彻。对学习的重要性和自觉性落实不到行动上。对学一行、精一行的恒心和毅力不够。
5、工作方面：对待工作不够主动、积极，只满足于完成领导交给的任务，在工作中遇到难题，不善于思考，动脑筋，常常等待领导的指示，说一步走一步。缺乏一种敬业精神，认为自己已有的一些业务知识可以适应目前的工作了，虽然感到有潜在的压力和紧迫感，但缺乏自信心，缺乏向上攀登的勇气和刻苦钻研、锲而不舍、持之以恒的学习精神和态度。
6、工作作风方面：工作作风不够扎实。工作时间久了，没有新鲜事物出现，会有一种厌倦的情绪产生，对待工作有时抱有应付了事的态度，没有做到脚踏实地。做事情只安于表面，处理方法比较简单，有没有创新精神，有时除了自己必需完成的以外，可以不做的就不做，省得惹祸上身。有时还会把工作作为负担，却没有注意到工作方法的完善会给自己的工作带来动力。
7、执行能力方面：对所做工作的执行能力存在欠缺，特别是在工作中遇到繁琐、复杂的事情，抱有能拖就拖的心态，今天不行，就等明天再说，对问题采取逃避的方法，不是自己力求寻找对策，而是等待办法自己出现。
8、自身的专业业务水平不高，事故应急处理能力不强。虽然通过学习和工作经验的积累，在业务水平上有了一定的提高，但业务水平和工作经验与其它老同志比还是比较低。在日常工作中偏重于日常生产工作，也忽视了自身思想素质的提高，工作中争强当先的意识不强。
9、工作上满足于正常化，缺乏开拓和主动精神，有时心浮气躁，急于求成平稳有余，创新不足;处理问题有时考虑得还不够周到，心中想得多，行动中实践得少。工作中总习惯从坏处着想，缺乏敢于打破常规、风风火火、大胆开拓的勇气和魄力。另外，政策理论水平不够高。虽然平时也比较注重学习，但学习的内容不够全面、系统。对公司政策理论钻研的不深、不透。有时候也放松了对自己的要求和标准。
10、全局意识不够强。有时做事情、干工作只从自身出发，对公司及车间作出的一些的重大决策理解不透，尽管也按领导要求完成了要做的工作，心理上还是有一些其他的想法。在工作中还存在看到、听到、想到但还没做到的情况，还需要进一步增强事业心和责任感。
如何才能深度学习呢？
在今年的 ICML 上，深度学习理论成为最大的主题之一。会议第一天，Sanjeev Arora 就展开了关于深度学习理论理解的教程，并从四个方面分析了关于该领域的研究：非凸优化、超参数和泛化、深度的意义以及生成模型。
2017 年 12 月 NIPS 的 Test-of-Time Award 颁奖典礼上，Ali Rahimi 这样呼吁人们加深对深度学习的理解：
我希望生活在这样的一个世界，它的系统是建立在严谨可靠而且可证实的知识之上，而非炼金术。[……] 简单的实验和定理是帮助理解复杂大现象的基石。
Ali 的目标不是解散各个领域，而是「展开对话」。这个目标已经实现了，但对于目前的深度学习应被视为炼金术还是工程或科学，人们仍存在分歧。
7 个月后，在斯德哥尔摩举行的国际机器学习会议 (ICML) 上，机器学习社区又聚焦了这个问题。此次大会与会者有 5000 多名，并累计发表论文 629 篇，这是基础机器学习研究的「年度大戏」。而深度学习理论已成为此次会议的最大主题之一。
会议第一天，最大的房间里就挤满了机器学习相关人员，他们准备聆听 Sanjeev Arora 关于深度学习理论理解的教程。这位普林斯顿大学计算机科学教授在演讲中总结了目前的深度学习理论研究领域，并将其分成四类：
非凸优化：如何理解与深度神经网络相关的高度非凸损失函数？为什么随机梯度下降法会收敛？
超参数和泛化：在经典统计理论中，为什么泛化依赖于参数的数量而非深度学习？存在其它较好的泛化方法吗？
深度的意义：深度如何帮助神经网络收敛？深度和泛化之间的联系是什么？
生成模型：为什么生成对抗网络（GAN）效果非常好？有什么理论特性能使模型稳定或者避免模式崩溃？
在这一系列的文章中，我们将根据最新的论文（尤其是 ICML2018 的论文），帮助大家直观理解这四个方面。
第一篇文章将重点讨论深度网络的非凸优化问题。
非凸优化我敢打赌，你们很多人都曾尝试过训练自己的「深度网络」，结果却因为无法让它发挥作用而陷入自我怀疑。这不是你的错。我认为都是梯度下降的错。
Ali Rahimi 在 NIPS 演讲中曾说，随机梯度下降 (SGD) 的确是深度学习的基石，它应该解决高度非凸优化问题。理解它何时起作用，以及为什么起作用，是我们在深度学习的基本理论中一定会提出的最基本问题之一。具体来说，对于深度神经网络的非凸优化研究可以分为两个问题：
损失函数是什么样的？
SGD 为什么收敛？
损失函数是什么样的？如果让你想象一个全局最小值，很可能你脑海中出现的第一幅图是这样的：
二维世界中的全局最小值附近，函数是严格凸的（这意味着 hessian 矩阵的两个特征值都是正数）。但在一个有着数十亿参数的世界里，就像在深度学习中，全局最小值附近的方向都不平坦的可能性有多大？或者 hessian 中一个为零（或近似为零）的特征值都没有的概率有多大？
Sanjeev Arora 在教程中写的第一个评论是：损失函数的可能方向数量会随着维度的增长呈指数增长。
直观上看，全局最小值似乎不是一个点而是一个连接管（connected manifold）。这意味着如果找到了全局最小值，你就能够穿过一条平坦的路径，在这条道路上，所有的点都是最小值。海德堡大学的一个研究团队在论文《Essentially No Barriers in Neural Network Energy Landscape》中证明了这一点。他们提出了一个更常规的说法，即任何两个全局最小值都可以通过一条平坦的路径连接。
在 MNIST 上的 CNN 或在 PTB 上的 RNN 已经是这样的情况，但是该项研究将这种认知扩展到了在更高级的数据集（CIFAR10 和 CIFAR100）上训练的更大网络（一些 DenseNet 和 ResNet）上。为了找到这条路径，他们使用了一种来自分子统计力学的启发式方法，叫做 AutoNEB。其思想是在两个极小值之间创建一个初始路径（例如线性），并在该路径上设置中心点。然后迭代地调整中心点的位置，以最小化每个中心点的损失，并确保中心点之间的距离保持不变（通过用弹簧建模中心点之间的空间）。
虽然他们没有从理论上证明这个结果，但他们对为什么存在这样的路径给出了一些直观的解释：
如果我们扰乱单个参数，比如添加一个小常数，然后让其它部分去自适应这种变化，仍然可以使损失最小化。因此可以认为，通过微调，无数其它参数可以「弥补」强加在一个参数上的改变。
因此，本文的结果可以帮助我们通过超参数化和高维空间，以不同的方式看待极小值。
通俗来说，当考虑神经网络的损失函数时，你应该牢记一个给定的点周围可能有非常多的方向。由此得出另一个结论，鞍点肯定比局部最小值多得多：在给定的关键点上，在数十亿个可能的方向中，很可能会找到一个向下的方向（如果不是在全局最小值上）。这种认知在 NIPS 2014 年发表的论文《Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization》中被严格规范化，并得到了实证证明。
为什么 SGD 收敛（或不收敛）？
深度神经网络优化的第二个重要问题与 SGD 的收敛性有关。虽然这种算法长期以来被看做是一种快速的近似版梯度下降，但我们现在可以证明 SGD 实际上收敛于更好、更一般的最小值。但我们能否将其规范化并定量地解释 SGD 脱离局部极小值或鞍点的能力？
SGD 修改了损失函数
论文《An Alternative View: When Does SGD Escape Local Minima?》表明，实施 SGD 相当于在卷积（所以平滑）的损失函数上进行常规梯度下降。根据这一观点并在某些假设下，他们证明了 SGD 将设法脱离局部最小值，并收敛到全局最小值附近的一个小区域。
SGD 由随机微分方程控制
连续 SGD 彻底改变了我对这个算法的看法。在 ICML 2018 关于非凸优化的研讨会上，Yoshua Bengio 在他关于随机梯度下降、平滑和泛化的演讲中提出了这个想法。SGD 不是在损失函数上移动一个点，而是一片点云或者说一个分布。
幻灯片摘自 Y. Bengio 在 ICML 2018 发表的演讲。他提出用分布（或点云）代替点来看待 SGD。
这个点云的大小（即相关分布的方差）与 learning_rate / batch_size 因子成正比。Pratik Chaudhari 和 Stefano Soatto 在论文《Stochastic gradient descent performs variational inference, converges to limit cycles for deep networks》中证明了这一点。这个公式非常直观：较低的 batch size 意味着梯度非常混乱（因为要在数据集一个非常小的子集上计算），高学习率意味着步骤混乱。
将 SGD 视为随时间变化的分布可以得出：控制下降的方程现在是随机偏微分方程。更准确地说，在某些假设下，论文表明控制方程实际上是一个 Fokker-Planck 方程。
幻灯片摘自 P. Chaudhari 和 S. Soatto 在 ICML 2018 发表的演讲——《High-dimensional Geometry and Dynamics of Stochastic Gradient Descent for Deep Networks》。他们展示了如何从离散系统过渡到 Fokker-Plank 方程所描述的连续系统。
在统计物理学中，这种类型的方程描述了暴露在曳力 (使分布推移，即改变平均值) 和随机力 (使分布扩散，即增加方差) 下的粒子的演化。在 SGD 中，曳力由真实梯度建模，而随机力则对应算法的内在噪声。正如上面的幻灯片所示，扩散项与温度项 T = 1 /β= learning_rate /(2 * batch_size) 成正比，这再次显示了该比值的重要性！
Fokker-Planck 方程下分布的演化。它向左漂移，随时间扩散。图源：维基百科
通过这个框架，Chaudhari 和 Soatto 证明了我们的分布将单调地收敛于某个稳定的分布（从 KL 散度的意义来说）：
Pratik Chaudhari 和 Stefano Soatto 论文的一个主要定理，证明了分布的单调会收敛到稳定状态（在 KL 散度意义中）。第二个方程表明，使 F 最小化相当于最小化某个潜在的ϕ以及扩大熵的分布（温度 1 /β控制的权衡）。
在上面的定理中有几个有趣的观点：
SGD 最小化的函数可以写成两项之和（Eq. 11）：潜在Φ和熵的分布。温度 1 /β控制这两项的权衡。
潜在Φ只取决于数据和网络的架构（而非优化过程）。如果它等于损失函数，SGD 将收敛到全局最小值。然而, 本文表明这种情况比较少见。而如果知道Φ与损失函数的距离，你将可以知道 SGD 收敛的概率。
最终分布的熵取决于 learning_rate/batch_size（温度）的比例。直观上看，熵与分布的大小有关，而高温会导致分布具有更大的方差，这意味着一个平坦的极小值。平坦极小值的泛化能力更好，这与高学习率和低 batch size 能得到更优最小值的经验是一致的。
因此，将 SGD 看作是一个随时间变化的分布表明，在收敛性和泛化方面，learning_rate/batch_size 比每个独立的超参数更有意义。此外，它还引入了与收敛相关的网络潜力，为架构搜索提供了一个很好的度量。
结论探索深度学习理论的过程可以分为两部分：首先，通过简单的模型和实验，建立起关于深度学习理论如何及其为什么起作用的认知，然后将这些理念以数学形式呈现，以帮助我们解释当前的结论并得到新的结果。
在第一篇文章中，我们试图传达更多关于神经网络高维损失函数和 SGD 解说的直观认知，同时表明新的形式主义正在建立，目的是建立一个关于深层神经网络优化的真正数学理论。
然而，虽然非凸优化是深度学习的基石并且拥有大量的层数和参数，但它取得的成功大部分源于其优秀的泛化能力。这将是下一篇文章将分享的内容。
Sanjeev Arora：印度裔美国理论计算机科学家，他以研究概率可检验证明，尤其是PCP定理而闻名。研究兴趣包括计算复杂度理论、计算随机性、概率可检验证明等。他于2018年2月被推选为美国国家科学院院士，目前是普林斯顿大学计算机科学系教授。
学习总结好写吗？
不知道题主问这个问题是出于什么目的？允许我简单地猜测一下，题主是想问：如果从0到1开始写学习总结好写吗？那么，我的答案是：学习总结是好写的。
为什么这么说呢？因为任何事从0到1都并不难，难的只是打破我们以往的习惯，跟准确地说是懒惰。我们之所以看起来这件事很难，是因为对待这件事的看法和习惯是旧的。说得再直白一点，就是因为我们对这件事不够了解，觉得他可能做起来很麻烦，要花很多的时间精力等等。
因此，我建议您。立刻马上行动起来，这件事没有想的那么难，也不需要怎么准备，只需要把你一天的所学，写在纸上或者电脑上就可以了。
当然，还有另一种情况，如果题主是已经开始写学习总结了，在做这件事的过程中，遇到很多困难，所以想来问问大家有没有遇到，那么，我的答案是：写学习总结这件事情又并不是那么简单。
为什么这么说呢？因为任何事情都比我们想象的或者看起来的要难一点。在心理学上叫作自利性偏差，我们往往会高估自己的能力，同时低估任务的难度。
因此题主如果在写学习总结中遇到了很多困难，觉得这件事很不容易，我只想告诉你：请不要灰心，因为有很多很多人和你一样，包括我。我们同样遇到了这种事。所以，我的建议是：请继续坚持写下去。
以上两点并不矛盾，任何事开始做都不难，但是想要做完整，甚至做到又好又完整是需要花费很多精力的。
而且自以为是的人沟通和管理？
职场遇到性格强势且自以为是的下属，可以利用自己作为管理者的优势，结合对方的能力，进行有效沟通，实施有效管理。
牢记管理者身份，掌握管理主动权，不被下属牵着鼻子走有些管理者面对性格强势的下属，作风不够硬朗，管理手段偏软，泄了气势，失了勇气。缺胆魄和气势，沟通的机会抓不住，局势控制不了，被性格强势的下属压制着，管理上放不开手脚，达不成管理心愿，心里是憋屈的。
有些管理者面对自以为是的下属，不善于沟通，不能坚持原则，没有主见，被下属左右，失了决策权，还要为不当决策承担责任，心里是窝囊的。
有事业心和责任感的管理者，绝不可被下属牵着鼻子走。管理者是管理权的掌控者，管理资源的占有者，管理责任的承担着。面对性格强势且自以为是的下属，要牢记自己的责任，掌控管理局面，正确行使决策权，并对决策后果负责。
用其所长，让性格强势且自以为是但确有能力的下属成为参谋和助手最好的管理是使用。用好了，便管好了。能干但性格强势且自以为是的下属不用或用不好，不仅是资源浪费，而且闲则生非，胡乱作为，成为消极因素，影响正常工作。而且这些人，因为能干，所以破坏力比一般人强。
有能力且自以为是的下属，是个好参谋。这样的下属虽然有不谦虚的一面，但是有坚持自己正确主张，思想不轻易动摇的优点。让其多参与工作思路、方案的探讨，做智囊，搞调研，提建议，拿初步方案，贡献金点子。
能干且性格强势的下属，是个好助手。这样的人，工作有魄力，有勇气，是工作的强势推动者，能迅速打开工作局面。能攻坚克难，矢志不渝，百折不回，是正确决策的坚定维护者，能迅速稳定突发或困难局面。可以把这样的下属放到具有开创性或挑战性的岗位，发挥其特长，增强其荣誉感，激发工作热情，成为应对困难局面的尖兵和闯将。
避其所短，让性格强势且自以为是但没啥能力的下属把管服管任务明确，考核跟上，让自以为是但没啥能力的下属把管。没啥能力但自以为是的人，无知且愚蠢，是职场可怜人。这样的人可以进行细致的沟通，可以进行耐心的说服，但是其自以为是的特点，会使得效果大打折扣，耽误时间。最好的方法是对其明确任务，分清职责，进行过程控制，适时纠偏，严格考核兑现。用制度和结果规范其行为，在承担责任和吞下自以为是苦果的现实中，让其接受管理，把用把管。
遇强则强，动真碰硬，让性格强势但没啥能力的下属服管。能力不足但表现得性格强势，要就是故意虚张声势掩饰内心的恐惧和软弱，要就是无知任性张狂展现真实的愚蠢和粗鲁。这样的下属，因为能力不足，没有强势的基础，没有底气，是容易管理的。第一，管理者遇强更强，从气势上压倒对方，强势打压，不允许无能之人耍脾气，使性子，在职场称王称霸。第二，用现实挫伤其锐气。无能之人，性格强势，大多呈口舌之快，说起来头头是道，做起来一塌糊涂。管理者用无能但强势的下属做事失败的事实，打击其嚣张气焰，逼其收敛，不再造次。用强大的心理优势和干不成事的不利形势，让无能但性格强势的下属，内心敬畏，服气服管。
在性格强势且自以为是但没啥能力的下属身上牵扯过多精力是不值得的。性格强势且自以为是但没啥能力的下属，如果不能改变，一直不把管不服管，阻碍事业发展，那就不必花费过多精力，浪费管理资源，可以采取组织措施，快刀斩乱麻。
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