人工智能从业者自我剖析：我确实在DL上没有天赋
2024-02-10 13:07:43
<#>
<#>
<#>
人工智能从业者自我剖析：我确实在DL上没有天赋
大家好，我是对白。今天给大家分享一位博主对于深度学习的看法，文笔清奇而幽默。炼丹多了，会感觉DL越来越玄学，越来越难以解释，到现在我也有这样的感触，只能通过多做几组实验来解除困扰，以下为原文。
我确实在DL上没有天赋
其实很多年前，那时候深度学习刚火，大家也还只是听说过Alexnet，LeNet，ResNet等，至于这些到底是怎么工作的，也没有多少人明白。
那会，我兴致勃勃的下载了一个关于神经网络的项目，打开一看，第一个问题就让我傻了眼：为什么神经网络有那么多层，而且每层那么多神经元？
后来我查了很多资料，也请教了很多大佬，才知道神经网络的层数和神经元数量都是超参数，需要根据具体的任务和数据来调整。
但是，这又带来了另一个问题：怎么知道什么样的层数和神经元数量是最合适的呢？
我试了很多种不同的组合，但效果都不尽如人意。后来，我终于忍不住了，在网上发帖求助。
没想到，帖子一发出去，就引来了很多大佬的围观。他们纷纷给出了自己的建议，有的说要根据数据的分布来调整，有的说要根据任务的复杂程度来调整，还有的说要根据计算资源的限制来调整。
我按照大佬们的建议，又试了很多种不同的组合，但效果还是不理想。
最后，我终于放弃了。我承认，我在DL上确实没有天赋。
不过，我也从中吸取了很多教训。我知道了，做深度学习，不能一味地追求高深的模型和算法，而要从数据的分布、任务的复杂程度、计算资源的限制等方面出发，选择最合适的模型和算法。
我也知道，做深度学习，需要有耐心和毅力。不能因为一时半会儿没有效果就放弃，而要坚持不懈地尝试不同的组合，直到找到最合适的方案。
我相信，只要坚持不懈地努力，即使没有天赋，也能在深度学习领域取得一定的成就。
炼丹指南
炼丹，是深度学习中的一门玄学。炼丹师们通过各种各样的超参数组合，试图炼制出性能最优的神经网络模型。
炼丹的步骤如下：
- 选择一个神经网络模型。
- 设置神经网络模型的超参数。
- 训练神经网络模型。
- 评估神经网络模型的性能。
- 如果神经网络模型的性能不理想，则调整超参数并重复步骤3和步骤4。
炼丹的难点在于，超参数的组合非常多，而且不同任务和数据适合的超参数组合也不同。因此，炼丹师们需要根据自己的经验和直觉，来选择最合适的超参数组合。
炼丹的注意事项如下：
- 不要盲目追求高深的模型和算法。
- 要从数据的分布、任务的复杂程度、计算资源的限制等方面出发，选择最合适的模型和算法。
- 要有耐心和毅力。不能因为一时半会儿没有效果就放弃，而要坚持不懈地尝试不同的组合，直到找到最合适的方案。
结语
深度学习是一门非常复杂的学科，但也是一门非常有趣的学科。如果你对深度学习感兴趣，不妨尝试一下炼丹。也许，你也能炼制出性能最优的神经网络模型。
