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从大一开始,接触深度学习这一块也已经三年了。从当初懵懂无知的小白,终于变成了现在的调参小能手(实力自嘲)。整个学习过程其实挺艰辛的,具体的过程就不在这篇博客中说了(之后会有具体的总结)。但其实就我自己而言,如果说在这方面知识点突增的机会的话,现在想一想竟然都是和论文有关:
现在回想起来那段时光还是充满慢慢的幸福感,就很充实。在琢磨了一遍之后,又恰好在实验室的技术小组中轮到本人做技术分享,还无疑问的我重讲了一遍OpenCV,记得足足讲了两个多小时(67页PPT),自认为满满的干货,毕竟这种技术分享最大的受益者其实还是分享者,相当于巩固了一遍知识。毕竟学习不能只有输入,还必须输出。但是琢磨了一遍之后,才发现貌似有点偏离比赛了,关于神经网络的知识倒是全给忘记了。不过幸好还学过一些Tensorflow的知识(入门必备-猫狗识别),在这个基础上添添改改,还算顺利的拿到了一个二等奖。
2. 第二次开始接触。是最近在做的2020国家级大创关于药草识别的一个APP。我主要负责的就是图像识别模块,当时毕竟也已经大二、大三了。轮子该怎么用还是懂的,所以没啥困难的就做出来了(现在想想这就是调参侠吧)。本来以为这样就可以结项了,突然老师说还要准备一篇论文。原谅初出茅庐的我还没对论文有啥概念,于是赶了几天出炉论文v1(当时大概是3月多)。后面老师就又找到我说:你这毫无创新啊?投不了的。于是我又不得不去研究了一下,并且在老师的帮助下,开始大量阅读论文(58篇),同时开始参加我们学校的研究生例会,学长学姐们也给了我很多帮助。然后提出了针对知识蒸馏方面的一些想法(也算是小改进吧)。不得不说,通过这次之后感觉算是弄明白自己到底该怎么学习(之前完全就是摸黑前行吧)。
也是从以上两个认为比较重要的经历吧,同时根据在多次参加研究生例会的经验(我们学校大概就是研一开始大量阅读论文并且开始提出自己的一些想法,研二开始选择一方面写一篇小论文,研三大概就是毕业论文了)以及老师的一些看法:在顶级学校的某些专业(比如人工智能),都是大一开始接触论文了(想想自己也是运气好,勉强算看了一篇),大二大三可以试着发出一些论文。
所以在经过了这一系列的见闻后,在大三也就是最近我开始在我们实验室的技术小组尝试一些改革(毕竟算是一个技术组长),让大一大二新生们早一些接触论文,为未来打下基础(深度学习这方面,说实话不考研不太行),如果现在开始有了一定的论文阅读量,研一的时候就可以无缝衔接甚至超过很多同阶段的同学。
话又说回来,在我自己开始动手写第一篇论文的过程中,其实也远不止这么简单。反反复复十几个小版本,三次大的框架整改。改到最后才回归到问题本质(这也是后面会说的)。最后才体会到另一位老师的话:写论文并不是强制去写什么创新、强制去发现什么。恰恰相反,是你发现了有这么一个问题,你觉得可以尝试以下解决,所以有了这篇论文。按我的话来解释就是:不是为了论文而勉强论文,而是因为存在问题,想去解决问题,才有的论文。(就我自己平常看看的网上相关新闻时事以及自己阅读的一些论文,感觉这方面却很少有人做到),再用恋词朱伟老师的话更通俗的来说就是:少一些物质的追求,多一些无所谓的热爱!
以上的一些描述可能就是原因吧,可能写的重点不突出,但是想说的都已经在里面了。
总之,开了这个专题的博客的原因就是想让还没有写过论文但是想去尝试的同学有一个借鉴,我会大概叙说一些比较重要的步骤。如果是已经投过的大佬们,就请当一个饭后闲谈。
再说以下我自己的情况吧:
以上,就是一些自己的闲谈。仁者见仁智者见智,有错误的地方欢迎大家指出来。如果有赞同、反对的意见,也欢迎在评论区留下您的足迹。本人不怕被打击,只希望能和大家共同进步,希望大家能在这个专题中学到东西。最后补上一句很喜欢的话:Life is just like a game of chess.Notwithstanding an unimpressive pwan moving at a snail pace,who ever withseen my retreat a bit.(人生如棋,我愿为卒。行动虽缓,谁曾见我退却一步(我走的很慢,但却从不回头))
由于平常还需要准备考研以及还有其他的几个专题也在更新,所以可能会写的很慢,望谅解。
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