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

學完這些“秘笈”，你必然有一種“神功在手，天下我有”的錯覺。自我感覺是，深度學習不就是conv（卷積）、pooling（池化）、optimizer（優化器）、loss function（損失函數）等等嗎……依照著“秘笈”構建自己的網絡模型：3x3卷積核簡單易用，數據特征提取簡潔且高效；后面接著池化層，訓練數據量瞬間減少一半；這優化器，當然選用Adam，快且準地擊中目標；損失函數交叉熵當仁不讓。看看自己涉及的這套網絡模型，感覺深度真的是簡單的很。

這不，當你迫不及待的開啟自己深度學習“煉丹”道路，卻發現簡直是“蜀道難，難于上青天”啊！

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

網絡模型代碼實現又是一堆坑，怎么導入不同格式的數據，怎么定義網絡結構，怎么調用優化器和損失函數，怎么可視化網絡模型輸出結果，怎么調用GPU進行模型加速。。。。。。各種模型模塊配置好了，結果一運行，還是報出一堆錯誤。。。

僅僅是這些問題嗎？那你就小瞧深度學習了。

在算法模型推陳出新，模型越堆越深、模塊越來越復雜，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習呢？

1.夯實基礎，練就“內功”

要夯實基礎理論，必然需要研究理論的發展起源。咱們從人工智能的發展歷史開始研究，逐步進入到機器學習和神經網絡的階段，并且結合計算機視覺和自然語言這兩大應用方向具體分析理論知識，這樣學習之后，理論知識才能愈發記得牢固，才能應用自如。

掌握知識發展脈絡后，進一步研究神經網絡和卷積神經網絡。這里，主要是反向傳播算法、感知機、神經網絡算法；結合人類視覺系統的類比，對卷積運行進行詳細而又形象的分析闡述。

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

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，以及提供了許多預處理、優化器、損失函數、網絡模型模塊，這樣我們可以順手拈來，結合TensorBoard，可以高效的可視化咱們“煉丹”的過程和結果。此外，PyTorch還支持并行操作，利用多GPU加速訓練。

3.實踐磨煉，練就本領

到這里，咱們武功已經小有成就，需要到真實場景下學習具體的“武術技巧”----也就是在深度學習不同領域中實踐學習。

這里，主要給出兩個著名的領域：CV領域、NLP領域。

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

在實踐NLP領域之前，咱們首先需要掌握基本的循環神經網絡（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。

實踐完這兩塊領域之后，咱們基本具備獨立深度學習“煉丹”的武藝了！

深藍學院開設了《深度學習：理論與實踐》課程，深度學習三步走的秘籍一套打包領走！

實踐項目

>左右滑動查看更多<

課程大綱

你能收獲

a.充分理解相比于經典的神經網絡，深度神經網絡強大的表示學習能力；

b.掌握經典的深度神經網絡模型(CNN,RNN,LSTM)思想原理；

c.學會使用深度學習解決實際任務，及解決任務的整體流程；

d.熟悉當下主流的深度學習框架Pytorch，并通過該框架做CV及NLP領域的實踐。

精彩課程

掃碼添加育心，備注【秘籍】

快速通過好友

總結

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”成功的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。