深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展仍是火熱朝天，眾多方向門派百花齊放，CV和NLP領(lǐng)域一直是高手云集，Transformer最近異軍突起，卷起一片波瀾，其他眾多領(lǐng)域，包括：遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)等，也有著各派的掌舵人。顯而易見，這一眾深度學(xué)習(xí)大佬無不是各派“武功”的集大成者，都有著自己的一套“深度學(xué)習(xí)煉丹”秘笈，簡單羅列一些，真實看得人眼花繚亂。

學(xué)完這些“秘笈”，你必然有一種“神功在手，天下我有”的錯覺。自我感覺是，深度學(xué)習(xí)不就是conv（卷積）、pooling（池化）、optimizer（優(yōu)化器）、loss function（損失函數(shù)）等等嗎……依照著“秘笈”構(gòu)建自己的網(wǎng)絡(luò)模型：3x3卷積核簡單易用，數(shù)據(jù)特征提取簡潔且高效；后面接著池化層，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量瞬間減少一半；這優(yōu)化器，當(dāng)然選用Adam，快且準(zhǔn)地?fù)糁心繕?biāo)；損失函數(shù)交叉熵當(dāng)仁不讓?？纯醋约荷婕暗倪@套網(wǎng)絡(luò)模型，感覺深度真的是簡單的很。

這不，當(dāng)你迫不及待的開啟自己深度學(xué)習(xí)“煉丹”道路，卻發(fā)現(xiàn)簡直是“蜀道難，難于上青天”啊！

啥，卷積不就是模版匹配、特征提取嘛，后面的轉(zhuǎn)置卷積（transposed conv）、空洞卷積（dilated conv）、分組卷積（group conv）等等都是啥呀……

網(wǎng)絡(luò)模型代碼實現(xiàn)又是一堆坑，怎么導(dǎo)入不同格式的數(shù)據(jù)，怎么定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，怎么調(diào)用優(yōu)化器和損失函數(shù)，怎么可視化網(wǎng)絡(luò)模型輸出結(jié)果，怎么調(diào)用GPU進(jìn)行模型加速。。。。。。各種模型模塊配置好了，結(jié)果一運行，還是報出一堆錯誤。。。

僅僅是這些問題嗎？那你就小瞧深度學(xué)習(xí)了。

在算法模型推陳出新，模型越堆越深、模塊越來越復(fù)雜，還是AlexNet那類模型的簡單易懂。。。

所以，到底怎樣才算是正式入門深度學(xué)習(xí)呢？

1.夯實基礎(chǔ)，練就“內(nèi)功”

要夯實基礎(chǔ)理論，必然需要研究理論的發(fā)展起源。咱們從人工智能的發(fā)展歷史開始研究，逐步進(jìn)入到機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的階段，并且結(jié)合計算機(jī)視覺和自然語言這兩大應(yīng)用方向具體分析理論知識，這樣學(xué)習(xí)之后，理論知識才能愈發(fā)記得牢固，才能應(yīng)用自如。

掌握知識發(fā)展脈絡(luò)后，進(jìn)一步研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這里，主要是反向傳播算法、感知機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；結(jié)合人類視覺系統(tǒng)的類比，對卷積運行進(jìn)行詳細(xì)而又形象的分析闡述。

最后一塊理論知識，就是算法優(yōu)化和調(diào)參了，包括：模型的分析和驗證、指標(biāo)的設(shè)計和選擇、模型偏差的計算、以及模型具體的優(yōu)化策略選取。

2.選用Pytorch，磨刀不誤砍柴工

俗話說得好，重劍無鋒，PyTorch就是這把“重劍”，有了上面理論知識加持，咱們就應(yīng)該手握這把“重劍”披荊斬棘。

PyTorch這把重劍簡單易用，提供了基本的Tensor對象，以及提供了許多預(yù)處理、優(yōu)化器、損失函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)模型模塊，這樣我們可以順手拈來，結(jié)合TensorBoard，可以高效的可視化咱們“煉丹”的過程和結(jié)果。此外，PyTorch還支持并行操作，利用多GPU加速訓(xùn)練。

3.實踐磨煉，練就本領(lǐng)

到這里，咱們武功已經(jīng)小有成就，需要到真實場景下學(xué)習(xí)具體的“武術(shù)技巧”----也就是在深度學(xué)習(xí)不同領(lǐng)域中實踐學(xué)習(xí)。

這里，主要給出兩個著名的領(lǐng)域：CV領(lǐng)域、NLP領(lǐng)域。

CV領(lǐng)域中的分類、識別都是重要的“武術(shù)技巧”，具體有Faster RCNN、YOLO系列、U-Net系列等等。

在實踐NLP領(lǐng)域之前，咱們首先需要掌握基本的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的知識，涉及RNN算法、LSTM模型和GRU的介紹。接著就是NLP中文本分類表示的具體實踐。

實踐完這兩塊領(lǐng)域之后，咱們基本具備獨立深度學(xué)習(xí)“煉丹”的武藝了！

深藍(lán)學(xué)院開設(shè)了《深度學(xué)習(xí)：理論與實踐》課程，深度學(xué)習(xí)三步走的秘籍一套打包領(lǐng)走！

實踐項目

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你能收獲

a.充分理解相比于經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的表示學(xué)習(xí)能力；

b.掌握經(jīng)典的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(CNN,RNN,LSTM)思想原理；

c.學(xué)會使用深度學(xué)習(xí)解決實際任務(wù)，及解決任務(wù)的整體流程；

d.熟悉當(dāng)下主流的深度學(xué)習(xí)框架Pytorch，并通過該框架做CV及NLP領(lǐng)域的實踐。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的还说不会深度学习，三招帮你“炼丹”成功的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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