有计算机研究生或者了解过深度学习的学长学姐吗？

Question

今年刚考上研究生，现在每周有论文组会
目前在家自学，遇到很多问题
压力巨大
有没有同样学计算机的研究生毕业的学姐学长
或者深度研究学习过经验丰富的朋友
在线，有偿有偿。

Answer 1

其实现在学习深度学习发文章并不难，主要是要掌握好技巧，学习深度学习最重要的是实践，这里我不推荐一上来就啃花书，虽然花书被称为深度学习的圣经，但是其中没有实践，数学推导较多，看起来比较枯燥，坚持下来的少之又少。首先需要做的就是掌握基本的机器学习理论，比如反向传递、随机森林、SVM等，原理只需要了解即可，没必要复现与钻牛角尖，这里我推荐吴恩达的机器学习，因为任何一个算法深挖下去都有很多知识点，这个阶段要做的就是广，而不是深，因为现在很多框架都实现了相应的算法，我们没有必要重复造轮子，当然以后有时间了可以细细研究，如果现在花太多时间研究这些底层的算法，势必会本置倒末，当吴恩达的机器学习看完了，可以看看李沐的动手学深度学习（基于Pytorch），把里面的所有案例都实现了，这个不能偷懒，接下来就要根据自己的方向去PaperWithCode上找那些有复现代码的Paper，最好看最近三年的，发明一个算法很难，但是为了发文章达到毕业要求还是很容易，当然我不是鼓励水文章，但是事实就是如此，哪有那么多的创新，研究生2至3年的时间有创新我觉得少之又少，所以如果能借鉴其他领域的方法，将其应用到本领域中，使结果SOTA，那就是一个好idea，或者是“A+B”，借鉴好的模块，使模型精度提升，那么也是一个好的idea，例如最近较火的Transformer模块、可行变卷积模块，添加一下试试，看看精度有没有提升，有提升就可以发文章了，这也是工业界与学术界的不同，工业界考虑的是成本、效率和精度的平衡，而学术界考虑的侧重点是精度。根据以上描述，在研究生期间发出一篇论文问题不大，当时也需要多读论文，在读论文的时候做好记录，看得多了自然会想到一些创新点，发表一篇顶会也不是不可能。最后祝研究生生涯愉快，顺利毕业~