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【经验】刚读硕士怎么感觉学机器学习和深度学习越学越不懂?

發(fā)布時間:2025/3/8 pytorch 16 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【经验】刚读硕士怎么感觉学机器学习和深度学习越学越不懂? 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

有同學問:研一,在學機器學習和深度學習,為什么感覺越學越不會,怎么解決這個問題?

我搜集了一些意見和建議,供參考。

高贊回答一

作者:曲終人不散丶

來源:知乎

我的研一我記得是先找了一本比較薄的,通俗易懂的深度學習書,內容淺嘗輒止,但很基礎,主要介紹全連接層,反向傳播機制,然后過渡到CNN,池化,批量梯度下降,就這些了。

之后我又看了一本Tensorflow深度學習,代碼不看,只看內容。里面也大同小異,不過介紹更細了些,比如AlexNet, GoogleNet, ResNet等等,還有具體的一些任務。

之后我就不看了,我就去看我最感興趣的方向(CV的一個子領域)的最SOTA的算法的由來,CSDN上文章很多,多看幾個。剛接觸一個領域,起碼要知道這個領域目前最有影響力的算法的歷史及其發(fā)展吧?然后逐漸拓寬文獻面,個人比較喜歡看一些偏理論推廣的東西,特殊推廣至一般是常用的創(chuàng)新套路。舉幾個典型的例子,比如目標檢測的Soft-NMS是傳統(tǒng)NMS的推廣,SENet也是一種推廣,Group Normalization是BN和IN的結合,還有二階池化策略是比之一階池化更好的池化。

研一下我就看了少說七十篇文獻,都是CVPR, ECCV, ICCV的文章。然后創(chuàng)新點就很自然地出來了。看多了,多思考,自然就會發(fā)現(xiàn)目前尚未解決的問題,以及前人方法的次優(yōu)性。這里提一句,不同領域的專家,哪怕同為CV但卻是不同子領域的人,二者最大的差別不是別的,就是文獻量。

然后我就想解決方法啊(其實中國的學生解決問題的能力都很強,就看你能不能想到問題),特別是985研究生,不管大家承認與否,也是中國最優(yōu)秀的一批人了。

其實最開始我也就抓住了一篇CVPR的一個小問題,隨后想了解決方案,利用本科學的數(shù)學分析這樣的思維(要不怎么說考研要考數(shù)學一呢?)進行深入的打磨和推敲,其實問題都不難,這些問題不過都是有限維函數(shù),及其導數(shù)(梯度),極限等知識有關。

然后我就得想辦法編程了啊,我之前也只會matlab。沒試過python,連環(huán)境都不會裝。

最后磨蹭了一段時間,終于裝好了環(huán)境,跑通了一遍baseline。開始找別人代碼上我應該要改的地方在哪里。

接著就照著別人的代碼改,遇到不會就終端輸出啊,看一看tensor的size啊,具體的tensor運算啊,這些東西不超過高等代數(shù)的范疇(或線性代數(shù))。也得虧是我這個解決方法不涉及大的改動,比如修改網(wǎng)絡之類的,于是就做實驗吧。

邊做實驗的同時,也與一起合作的同學交流想法,于是就醞釀出來更好的方法,更進了一步。PS: 論文的層次感也是挺重要的。比起那種CVPR上見到過的一個算法一篇文章,或者一個公式寫一篇文章,如果你的文章能有2~3個創(chuàng)新點,無疑是好事。

可能是我個人追求完美的原因吧,加之我做科研具備嚴謹素養(yǎng),我會仔細推敲,對別人的repo我訓出什么結果就是什么結果,訓的高我論文就用訓的高的,低了那就是低了。

于是研二就中了一篇一作A會。

總結來說,

首先,不要著急練代碼,于我而言就是盲人摸象。

第二,基礎知識僅了解那些能助于你理解論文的部分就好了,難道你還指著把周志華的機器學習都看完才做研究嗎?書只是一種工具,一份參考,一本字典,不會帶給你任何的創(chuàng)新啟發(fā)。

第三,先從你領域內的最經(jīng)典的論文開始(可能有好幾種不同的經(jīng)典模型),統(tǒng)統(tǒng)了解來龍去脈。

第四,最經(jīng)典了解完后,就開始開枝散葉式地了解模型中的每一個細節(jié),因為每一個細節(jié)可能都有至少一篇的頂會論文在其中。

第五,不要死磕英語。CSDN,公眾號,知乎,有道劃線翻譯,都會加快你提煉論文核心的速度。

第六,量變產(chǎn)生質變。當你論文閱讀量達到五十篇后,基本對這個領域有個不錯的認識了,多個改進的算法有何特點,有何區(qū)別,你的心中也有了框架,此時產(chǎn)生idea也不奇怪。我目前總閱讀量也就180篇左右

第七,不要畏懼編程。你只有去適應它,習慣了之后,編程都是小意思。

第八,嚴謹性,不得意于眼前的成功。只有認真打磨,深入挖掘一項工作,才有可能做出真正solid的工作。

第九,能吃苦。現(xiàn)在的AI方向更新速度太快,你必須與別人拼速度,包括合作者,硬件設備。你知道何愷明為何能在2017的ICCV上大展手腳嗎?因為他與他的好朋友Ross Girshick兩個人加起來正好能工作滿24小時。其實我有時也是非常羨慕,如果能有一個人也與我工作滿24小時該多好。我醒了,他去睡了,我睡了他接著干了。當然這個也只能在大廠或者知名高校這樣的地方可能見到了,那么你未來如何進這樣的地方?只有取決于你的現(xiàn)在。設備不多,自然就要充分利用好每一秒,我的實驗由于不是恰好24小時的整數(shù)倍能做完的,所以經(jīng)常需要半夜爬起來去測試,去開下一個實驗。又或者我一個實驗凌晨一點出結果,我也要熬到那時候做完才回寢室。時間都是擠出來的。當然也不用太累,做實驗期間,你該上課上課,該打球打球,該看電影看電影,該約火鍋約火鍋,生活要豐富起來,精神才能豐富,鍛煉身體我也是沒有落下,羽毛球乒乓球三天不打就手癢。

第十,真心的熱愛。只有你熱愛了,你才會樂此不疲,甚至以此為一生的職業(yè)追求。邁克爾杰克遜老時可以說自己一生熱愛的是音樂與舞蹈,趙忠祥老時也可以說自己一生熱愛的是主持與播音事業(yè),我不希望我老時談及自己熱愛什么的時候,發(fā)現(xiàn)自己說不出來云云。可見一個人能一輩子從事自己所熱愛的事業(yè)將是多么不容易也是多么幸福的一件事,年輕人就該把握好,把力往最擅長的點上使。

當然了,最關鍵的是你要有拼勁。多少次我在實驗室看到美輪美奐的日出,多少次我大半夜頂著寒風騎電動車回寢室我就不說了。可能這對于身處大牛組的人來說感受會低一些,但對于我這種孤軍奮戰(zhàn)的人來說,所擁有的資源就是雙GPU顯卡,感觸會非常深,但同時對我個人能力的錘煉也無疑會更好,無論是科研能力,科研精神,還是工程代碼能力。

說了這么多突然感慨萬千,其實當你看到CMT上“Accept”這個詞時,一切的苦痛也都全然消失了,轉而來臨的是無盡的歡笑與成功的淚水……

——————————————————

感覺看的人挺多的,那就再更新一波,有關論文寫作。

其實很多公眾號如SCI,上面都會有詳細的論文寫作教程,都可以看看,但我當時寫論文卻沒有依賴這些教程。

寫論文的關鍵在于如何組織結構,如何寫好一個故事。哪些是不得不說的廢話,哪些才是真正的核心論點。初高中時我們都一直鍛煉過如何寫好一篇議論文,這時候就有用武之地了。大致可總結為自圓其說四個字。

首先,你得有相當量的文獻閱讀量,這樣你在寫論文時,下筆將非常有一種統(tǒng)領千軍的感覺。前人的工作,目前研究的現(xiàn)狀,別人都是如何解決問題的,卻又留下了哪些問題,這些東西不通過看文獻你是不會有足夠深的理解和意識的。

如果你缺乏這方面意識,比如你只看了10篇文獻,然后你相當天才也想出了絕佳的idea,并付出行動后成功了,此時你再面對文章,你將非常痛苦。這僅僅10篇的知識面,甚至只能讓你寫一章Proposed Method。這時你該怎么辦?基本上只能照搬別人論文里的句子,各個地方都借用一點,湊出一篇文章。

可是如果你有相當?shù)奈墨I儲備量,寫起來將輕松多了。首先你根本無需照搬別人的論文,你就像個音樂指揮家,用自己的話把這個故事寫了出來。

我舉個例子。

比如你解決的是目標檢測領域某篇CVPR 2020的一個尚未解決的問題,你想了改進方案,成功在ResNet50下提高了性能1.5個百分點。

這時你無比興奮地向導師匯報了成果,畢竟1.5個百分點可不是一個小數(shù)字了。

你要知道1.5個絕對百分點的提升,換做大牛組來做,可以必中A會,甚至oral。

那么你一個小白,該如何給這個小小的苗子一個適合它的家?

讓我來告訴你大牛組的人會怎么做。首先,已知你在A模型的ResNet50上比baseline提高1.5個點,接著馬上做ResNet101看看情況。如果你的提升是有理論依據(jù),并且不太可能是偶然因素的話(1.5的提升基本不可能是偶然),那么R101多半也是提升1.5±0.8。

這下基本確定這個idea是有效可行了之后,開始嘗試把改進方法移植到B模型,C模型(三個就夠了)。讓我們看看最終的實驗表格,以提升最多的那個模型為主要的結果。ABC三個表,Ablation study包括探究主干網(wǎng)絡是否影響,超參數(shù)的敏感性實驗,涉及改動網(wǎng)絡的還需要考慮bflops,探究是不是增加網(wǎng)絡層數(shù)帶來的提升。涉及降低推理速度的,還得探究這種犧牲大不大。

以上這些都是常見的Ablation。最好你在實驗過程中能醞釀出第二個更好的改進方案。這樣你在縱向上也能列出表格,這就是所謂的論文層次感。更有甚者,有人甚至可以一開始覺得想出的改進太成功了,卻又想不出更好的方法,可以在baseline和你的方法之間找一個中間狀態(tài)的方法,然后以這個中間狀態(tài)方法為第一個創(chuàng)新點,接著針對這個創(chuàng)新的不足,提出第二個創(chuàng)新點(實際就是你最開始想的那個),自己改進自己,自己革新自己,說不定還能從中找出事物背后的深刻道理,無疑都會為你的文章增添色彩。

回到論文寫作上來,假設你已經(jīng)有了所有的主要實驗和Ablation(當然實際上肯定是一邊寫一邊做)。abstract,Introduction,related work,這三大部分就是寫故事的關鍵了。

套路一般是,先說大環(huán)境下本領域的發(fā)展,分類,極其對其他領域的作用。進而轉到其中某某模塊(你針對的模塊)對整體的性能至關重要。該模塊已被多個其他領域應用,如U,V,W(列出參考文獻)。針對該模塊,大家都使用的方法是Z,近十年來一直如此。后續(xù)針對傳統(tǒng)方法Z的不足,近幾年有學者提出了D方法(ECCV2017),用以改善XXXX。接著針對D方法的不足,又有人提出了E,解決了D的問題,比如提高D的速度,或者D的穩(wěn)定性,或者是D的推廣版本。E是相當經(jīng)典的,這么多年以來成為了主導,可謂人盡皆知。最新的研究進展中,有學者還提出了F, H等變體,分別考慮了XXXX,有的還應用在其他領域中。但是(關鍵來了),上述這些方法,都僅僅考慮了XXXX層面,因素。However, we observed that......,they may suffer from……,they face the problem of……這個地方最好需要你用一句神來之筆的觀點說出這些方法的問題,從而讓人眼前一亮,讓人恍悟好像這些方法確實是這么一回事,甚至讓人恍悟原來E方法能有提升是出于背后這么個原因。總之你若能總結到類似于這樣的深刻道理,那基本上審稿人對你論文的看法就是very novel。加之你的提升有1.5個點這么多,那么審稿人對你實驗結果的看法也將是significant或very convincing。

上述這些東西挑最關鍵的部分放在abstract,占1/3到1/2左右。然后全部內容放在Introduction,作為引入你的觀點的背景故事。Introduction剩下兩段,一段用來說明你的改進方法的大致流程,最后一段用以總結本文的貢獻。還是那句話,只要你有足夠的文獻儲備量,這些東西寫起來信手拈來,幾乎是暢所欲言,寫的爽死。當然還需注意語言表達要客觀,要尊重,還要犀利。

related work,分兩種,一種是針對你改進點的相關工作,比如剛剛的傳統(tǒng)方法以及D, E, F, H方法。還有一種沒的寫了就寫大框架的工作,比如機器閱讀理解方法,目標檢測方法,圖像去噪方法,3D重建方法(根據(jù)你的領域),算是一個匯總性的介紹。

高贊回答二

作者:機器學習入坑者

來源:知乎

研一剛入學,一定要“小步慢跑”,學一個算法就一定要學透(公式推導+代碼編寫),不要今天看一下SVM、明天瞅一眼MLP。

寫代碼能夠學到東西,跑代碼是學不到任何東西的。

從基本的算法開始,比如KNN,花上一周時間按照類似下面的流程進行實驗:

(0)公式推理

(1)篩選數(shù)據(jù)

(2)模型搭建(編寫代碼)

(3)指標計算

(4)調參分析(不斷優(yōu)化)

(5)重新理解公式推理

按照上述步驟學完第一個算法以后,再以相同的過程學習第二個算法。對不同算法重復相同的實驗流程,能讓自己對模式識別那本書理解更深刻。

我認為從事深度學習最忌諱的就是“急”,python還沒學好,就去學pytorch;pytorch還沒學好,就去跑開源項目。編程基礎和理論基礎還沒打好,就去看論文跑開源代碼,時間都浪費在環(huán)境配置和版本兼容調試上面了。

美其名曰項目驅動學習,實際上就是浮土筑高臺。研一基礎不牢靠,研二很難靜下心來彌補缺失的知識。然后就有趣了,研一整年沒能學到扎實的技能,導致二年級做實驗的時候舉步維艱。在這種焦慮的情況下只能繼續(xù)聽從“項目驅動學習”這種策略,害怕組會、害怕導師催你。(我并非反對項目驅動學習,我反對的是沒有ML或DL基礎的情況下就搞項目)。

相反的,如果研一的基礎非常扎實,天天寫代碼夯實實踐基礎,天天推導公式夯實理論基礎。研二的時候就能水到渠成,自然就能把論文實驗做的很好,磨刀不誤砍柴工。

一步急,步步急,最后就只會跑別人代碼調調參數(shù),關掉github以后連一個基本的CNN分類pipeline都寫不出來(數(shù)據(jù)清洗+數(shù)據(jù)讀取+網(wǎng)絡設計+損失選擇+模型訓練+指標計算+調優(yōu))

粗略的讀一讀理論證明,然后找個開源代碼跑一下,我認為這種方式真的學不好模式識別那門課。

補充:關于學習經(jīng)歷

如何系統(tǒng)型地學習深度學習?(https://www.zhihu.com/question/305745486/answer/557055667)

補充:關于pytorch

曾經(jīng)寫過一些pytorch的日志,包含數(shù)據(jù)采樣、增強、模型搭建等等:

(https://zhuanlan.zhihu.com/c_1176057805353766912)

補充:關于書籍選擇

if(good_at_math){ choose("西瓜書"); } else{ choose("機器學習實戰(zhàn)"); }

補充:關于視頻學習資料

吳恩達老師有兩個視頻課程,建議選擇早期版本(好像是零幾年),那個版本的數(shù)學論證比較完整。

高贊回答三

作者:匿名用戶

來源:知乎

我認為在項目中學習機器學習和深度學習更加容易,主要是實際的例子會幫助你更好理解其中的思想和計算過程。越學越不會說明已經(jīng)開始會一些東西了,實踐之后可能明白更多東西。但是如果讓我回到研一,我會選擇放棄這個方向。

本人就讀于一所中上的211學校,還有1個月就畢業(yè)了。研一時候我和樓主一樣,一直在學習,自己也會找一些開源的項目,也參加過一些比賽,個別比賽成績也說得過去。但是學校位置比較偏,導師資源不好,實驗室不讓出去實習等因素,我處于單打獨斗階段。找工作之前我已經(jīng)能熟練推出各種主流機器學習公式,用Numpy寫出大部分模型,在力扣等網(wǎng)站上刷了500+的題目。

剛入坑的時候,網(wǎng)上的各種行業(yè)前景的評價蒙蔽了我的雙眼,我滿懷自信的參加了2019年的秋招,結果以失敗告終,ML、DL基礎知識、手撕代碼都沒什么問題。參加招聘的所有公司中,只有騰訊告訴了我的不足之處,沒有實習、沒有論文。(很多大佬這時會說了,沒有論文還想找算法工程師的職位,我只能告訴你們,實驗室只有自己研究這個方向時,需要踩的坑多到無法想象)。華為的招聘我走的最遠,但是終面被刷了,因為非科班,沒辦法這是事實。最后的最后,我去一家通信公司做軟開去了。這也算比較好的結果吧。

簡單總結一些招聘時候我都會什么了吧,ML基本模型的公式推導+numpy實現(xiàn),DL的基礎知識,CV領域自己手寫過SSD、Faster R-CNN、YOLO、retinanet這幾種基本目標檢測算法的全部代碼。改進了Faster R-CNN,但是沒來得及出文章。參加了幾次比賽,成績一般,最好成績是1000個隊伍比賽的前20名。數(shù)據(jù)結構方面,力扣里的中等題基本思路都有,大部分能寫出來,畢竟刷了500多個算法題。

我只想說如果是非985碩士,沒法發(fā)論文,沒法去實習,還是老老實實做些軟開的項目吧,這些可能更有用。當然,如果你是大佬,就當我在放屁好了。

學這方面的知識還是別看書了,每天認認真真學會一種模型,從公式到代碼,每個細節(jié)理清,你就可以說你會這個模型了。書上理論講的很好,但是我認為找一些項目更能幫助你理解這些。如果是數(shù)學知識不會的話,就需要好好補習一下了,其實里面的數(shù)學知識不算難。

祝您學有所成。

沒想到這么多評論和贊,謝謝知乎的大佬們。

學習機器學習和深度學習不要只關注項目上的東西,很多trick已經(jīng)是很通用的了,很多優(yōu)秀的公眾號和文章已經(jīng)分享了的差不多了,還有很多比賽大佬分享的競賽經(jīng)驗,數(shù)據(jù)科學比賽決賽的PPT也是一個收集trick的途徑。

個人認為:如果比賽成績沒進決賽或者項目沒有落地,一般情況下是沒什么價值的,除非基于這些能寫出來文章。這個過程能收獲到的也只有經(jīng)驗了。

如果出于找工作的考慮的話,非科班的大佬們一定一定要把CS基礎打牢(我就是折在了這里,半年時間惡補了一番,受益匪淺)。絕對不要把python作為第一語言,C\C++或者java作為第一語言最好,這個很重要。機器學習的那些理論知識要非常熟悉,最起碼要做到公式推導以及代碼實現(xiàn)。

現(xiàn)在算法崗工作真的比較難找了,要有拿得出手的項目、比賽、論文,基礎知識牢固,編程能力極強。滿足這些條件才能入得了面試官的眼吧。

大佬加油,堅持學習,雖然這幾年算法崗的工作就是獨木橋,但是相應的,網(wǎng)上公開的知識也越來越多了,認真學習的人一定能通過這個獨木橋。

評論區(qū)的大佬們就不要問我去哪工作或者面試經(jīng)驗什么的了,我就是一個渣渣,我的這些信息對你們來說也沒什么參考價值,有很多有價值的經(jīng)歷值得學習。而且我水平確實一般,找不到算法崗也正常,趁著現(xiàn)在更強迫自己學習基礎知識,這樣對我來說也很好。

總結

作者:黃海廣

學習路線可以參考這篇(適合初學者入門人工智能的路線及資料下載)

其實以上三位大佬把問題都回答得差不多了。再說說我的看法:

首先,務必要學基礎知識,學好數(shù)學,會手寫算法,最好能用Python復現(xiàn)下算法(主要用Numpy實現(xiàn)),不會手寫算法沒關系,看懂別人寫的代碼就行,依樣畫葫蘆改改。

最重要的一點:多記筆記!!!

可以看看我怎么記筆記(節(jié)選):

圖:我的筆記,好像是考研時候弄的,機器學習也用到

其次,多看論文,看一篇論文的關鍵,在于復現(xiàn)作者的算法(吳恩達老師說的)

最后,多和人交流,我感覺水平提升最快的時候,是跟大神交流,跟優(yōu)秀的人在一起,前面有人拉你,后面有人推你,你就能前進

微信群交流其實也不錯,不過只有200人能掃碼進群,需要用文末的擺渡方式進群了。

往期精彩回顧適合初學者入門人工智能的路線及資料下載機器學習及深度學習筆記等資料打印機器學習在線手冊深度學習筆記專輯《統(tǒng)計學習方法》的代碼復現(xiàn)專輯 AI基礎下載機器學習的數(shù)學基礎專輯獲取一折本站知識星球優(yōu)惠券,復制鏈接直接打開:https://t.zsxq.com/662nyZF本站qq群1003271085。加入微信群請掃碼進群(如果是博士或者準備讀博士請說明):

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【经验】刚读硕士怎么感觉学机器学习和深度学习越学越不懂?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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