学习机器学习过程中都走过哪些弯路,怎样避免走弯路?
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余昌黔 Semantic Segmentation / …
最大的弯路: 迷信论文,不去实验。
DL\ML其实是一门实践性的学科,只有通过实验才能把握到其中的细节与真谛。虽说也是在写程序,但是DL的程序基本上无法直观地debug,所以非得自己去复现一下,实践一下,用performance来说话,才知道有没有出错。
尤其是DL,研究发展到现在,论文和实际做的东西脱节已经是心照不宣的事了。正因为NN+GD的鲁棒性,你xjb搞好像也能搞上去,所以写论文很多纯粹在编故事(好论文除外)
所以,我们最好不要一味相信论文所说,尤其是各种解释(经典算法,优秀论文除外)。NN就是个黑盒,谁也别说谁。而我们能做的,更重要的是,去实践去复现,去去伪存真,去发现其中真正的本质所在。