我在 Brown University CS242 homework 5上 花了大概20天（当然是业余时间）左右，虽然结果仍然遗留了一个小尾巴，但对Mean field variational inferece在MRF/CRF上如何应用，算有一个清晰深入的认识，同时也学到一些小trick，比如如何解决计算exp(x)和log(x)时内存溢出的问题，同时发现原来CRF/MRF在多标签分类问题上还可以这样玩。 总之收获很多，名校的homework是非常值得一做的。 然后回过头再看PairwiseMarkov随机场求解代码，很快发现虽然参数估计的公式没有错，但代码实现上有bug，于是赶紧修改过来。 运行时候发现总出现内存溢出警报，发现是exp(x)时候，当x是800+时，计算结果infinite，后来使用CS242的小trick，logsum的实现方式如下： import math def logsum(x): m = max(x); x = x-m; res = m + np.log(sum(np.exp(x))); return res 在将概率规范化时候如下操作 xi_prob_tmp=np.exp(xi_prob_tmp-self.logsum(xi_prob_tmp)) 完美解决内存溢出问题，爽到飞起来。 然后在4000个左右节点的MarkovNet上运行Mean Field Variational Inference，收敛速度非常快，基本上10次迭代内就能得到一个稳定结果，如下： 卡壳了将近2个月，终于有进展了。 下面该考虑Mean Field Variational Inference和SGD结合，去学习模型参数了。
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