开始深度学习的 5 个技巧

图片作者 | Midjourney

深度学习是机器学习的一个子集，已成为许多技术突破的基石。深度学习的核心是受人脑启发的模型，我们称之为神经网络。

与传统的机器学习模型不同，深度学习可以自动从数据中找到特征表示。这就是为什么包括计算机视觉、语音识别、文本生成以及更多在内的许多领域都使用深度学习作为其技术基础。

鉴于深度学习的价值，深入学习它们对我们很有益。然而，我知道自学深度学习是一件困难的事情。因此，以下是如果您刚刚开始接触深度学习领域，可以遵循的五个技巧。

1. 不要跳过机器学习基础知识

我注意到机器学习初学者的一个问题是，他们想直接进入深度学习，而跳过了所有基础知识。这不好，因为深度学习仍然根本上是一个机器学习模型。您需要了解机器学习基础知识才能理解深度学习中的高级概念。

尝试理解一些基本概念，例如

• 监督学习与无监督学习
• 标准机器学习算法，例如线性回归和决策树
• 模型评估
• 过拟合与欠拟合

学习这些基础知识的一个绝佳资源是 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的《深度学习》，特别是其早期章节。本书的免费在线版本 可在此处找到。

这些基础知识可以为您学习深度学习做好充分准备。

2. 选择入门框架

有许多深度学习框架可用于开发深度学习模型。然而，这种丰富的选择有时会成为一把双刃剑。试图同时学习所有可用的框架，您将一无所获。因此，先选择一个框架并坚持下去。

一些流行的深度学习框架包括

• TensorFlow：由 Google 开发，已广泛应用于研究和行业。
• PyTorch：由 Facebook 开发，以其底层使用和易用性而闻名。
• Keras：该框架也由 Google 开发，运行在 TensorFlow 之上，并提供了比 TensorFlow 更友好的用户界面。

选择一个您觉得舒适的框架，并以此开始学习深度学习。

3. 开始学习神经网络架构的基础知识

深度学习的基础是神经网络，因此，当您开始深度学习时，了解神经网络架构是理所当然的。尝试理解神经网络的概念以及它们拥有的各种类型，包括

• 前馈神经网络
• 卷积神经网络 (CNN)
• 循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM)
• 生成对抗网络 (GANs)
• Transformer

这个列表可以更长，但这些基础架构是您在深度学习中最需要了解的。

Andrew Ng 的入门级 深度学习专业课程 通常被誉为学习这些基础知识的好地方。

4. 从简单的开始

我知道我们想做一个复杂项目来给所有人留下深刻印象。然而，从一个复杂的项目开始会适得其反，因为它会留下太多疑问而不是清晰度。深度学习本身就很复杂，所以让我们先从简单的开始，在开始更复杂的项目之前掌握基础知识。

有许多数据集和项目可以尝试从简单的开始。例如，MNIST 数据集，它包含用于深度学习分类项目的手写数字，被认为是深度学习的“Hello World”。

您还可以使用 CIFAR-10 进行图像分类项目，或使用 IMDb 评论进行深度学习情感分析项目。它们是您在进行更高级项目之前可以开始的简单内容。

5. 定期练习并跟上社区步伐

一致性是万物的关键，包括理解深度学习。只有通过定期练习并持续学习，直到您更好地理解概念，您才能掌握深度学习。可能不会一天就成功，但只要您保持一致性，总有一天您会掌握深度学习。

对于初学者和专业人士来说，社区在您学习深度学习时会提供更好的帮助。例如，参加 Kaggle 竞赛将为您提供更多深度学习开发经验，同时还能为您的项目获得反馈。此外，将您的项目作为博客文章或 GitHub 仓库分享是获得反馈的更好方式。

保持学习的一致性并积极参与社区是开始深度学习的最佳方式。

结论

在本文中，我们讨论了入门深度学习的技巧。这些技巧包括

1. 不要跳过机器学习基础知识
2. 选择入门框架
3. 开始学习神经网络架构的基础知识
4. 从简单的开始
5. 定期练习并跟上社区步伐

希望这对您有所帮助！