国内 top2 高校研一在读，为什么感觉深度学习越学越懵?
咱们来好好捋捋，为啥会这么懵：
1. 信息爆炸与“知识漏斗”的缺失：
你想想看，深度学习这个领域，从几年前的 CNN、RNN，到现在 Transformer 的各种变种、大模型（LLM）、扩散模型、图神经网络、强化学习……简直是信息爆炸。每天都有新的论文、新的框架、新的技术层出不穷。
刚开始学，你可能会看几篇综述，了解一下大概的脉络，比如“哦，原来深度学习是这么发展过来的”。但很快，你会发现，每条脉络下面又分出无数的细枝末节。例如，Transformer 这个东西，光是 Attention 机制的改进就有好几个方向，加上位置编码、残差连接、归一化方法……每一样都可以单独拿出来讲半天。
更要命的是，很多时候我们看到的都是“结果”，比如一篇 SOTA 的论文，它说用了什么什么模型，什么什么技巧，取得了多好的效果。但它不会给你讲清楚，为什么作者会想到用这些技巧，中间经历了多少试错，多少失败的尝试。这种“成功学”的叙事方式，很容易让我们产生一种错觉：深度学习就是堆砌一些高大上的概念，然后就能出成果了。但实际上，背后是大量的数学基础、工程经验和对问题的深刻理解。
2. 数学基础的“黑洞”：
深度学习，归根结底还是数学。线性代数、微积分（尤其是导数和链式法则）、概率论与数理统计，这些都是最最基础的基石。
举个例子，你可能学会了怎么写一段 PyTorch 代码来训练一个神经网络，输入数据，输出结果。但当模型出现梯度消失或者爆炸的时候，你有没有想过，这背后是链式法则在起作用？当你看到损失函数下降缓慢的时候，是不是因为学习率没调好，或者优化器选择不对？这些都需要对导数和梯度下降有深入的理解。
同样，理解各种激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的优缺点，理解 Batch Normalization、Layer Normalization 的原理，理解损失函数的选择（交叉熵、MSE），都离不开概率论和统计学的知识。
最惨的是，很多时候我们学到的是“应用”，而不是“原理”。比如，你知道反向传播是用来计算梯度的，但具体怎么通过链式法则一层一层地推导下来，可能就模糊了。当你看到一些更复杂的模型结构，比如需要处理序列数据的 RNN 或 LSTM，它们的梯度流动是怎么处理的？RNN 中的梯度爆炸和 LSTM 中的门控机制，这些都是数学的具象化应用，一旦数学基础不牢，这里就容易卡住。
3. 代码实现与理论理解的“鸿沟”：
我们这些在 top2 的学校，通常也比较注重代码实践。你会跟着教程写代码，能跑通模型，能调参，能复现一些经典的实验。但这种“能跑通”不等于“理解”。
很多时候，我们只是把别人的代码拿过来，改改数据，换换模型结构，然后期望它能 work。但这其中有很多细节，比如数据预处理的每一步是什么意思，为什么这么做？模型的初始化方法有什么影响？不同的优化器（SGD, Adam, RMSGAN）到底有什么区别，在什么场景下应该选用哪个？
更深层次的，当你看到一些论文提出的新模型，比如 Vision Transformer 的 MLP 层是怎么工作的？或者一个扩散模型里的 UNet 结构，它每一个卷积层、每一个残差块的作用是什么？仅仅看到代码实现，你可能只能理解“how”，但无法理解“why”。这种理解上的缺失，就像在建一座大厦，你只知道怎么堆砌砖块，但不知道承重墙在哪里，不知道地基有多重要。
4. 算法的“黑箱”与调试的困境：
深度学习模型，尤其是复杂的深度神经网络，往往被称作“黑箱”。你给它输入数据，它吐出结果。但当结果不理想时，你可能很茫然。是模型的问题？数据的问题？还是超参数的问题？
调试深度学习模型是一项非常挑战的事情。不像传统的算法，你可以一步一步地去跟踪变量的值，去验证每一步的逻辑。深度学习模型动辄几百万甚至几十亿的参数，你很难去直观地理解每个参数的作用。
当你发现模型不收敛，或者在验证集上过拟合，你的第一反应可能是调整学习率、增加正则化、换个优化器。但这些都是经验性的做法，有时候效果甚微。更深层次的分析，比如检查梯度是否正常流动，激活值是否饱和，或者某个层的输出分布是否奇怪，这些都需要更深入的理解和更精细的工具。
5. 研究方向的选择与定位的迷茫：
在学术界，尤其是在读研，很多人都会面临研究方向的选择。深度学习本身就是一个巨大的 umbrella，里面包含太多细分领域了。你是要做计算机视觉？自然语言处理？还是语音识别？甚至是更前沿的强化学习或者图神经网络？
而且，即使确定了一个大的方向，里面也有很多细分课题。比如在 CV 里，你是要做目标检测？图像分割？人脸识别？还是生成模型？每个方向下面又有很多不同的算法和技术路线。
刚开始的时候，你可能会对所有东西都感到好奇，想学点这个，学点那个。但信息太多，精力有限，最后的结果往往是学得浅尝辄止，什么都懂一点，但又都不精通。这种“什么都想学，什么都学不好”的状态，会加剧你的焦虑和迷茫。
如何打破这种“懵”？
既然你是在 top2 高校，这本身就说明你具备了很强的学习能力和潜力。关键在于如何把这些零散的知识点串联起来，形成一个更完整的知识体系。
回归数学本质： 不要怕数学。找几本经典的数学教材，或者推荐的学习资源，系统地复习和巩固线性代数、微积分、概率论。很多时候，你遇到的问题，在数学的语言里都有明确的解释。
精读经典论文： 别只看最新的 SOTA 论文，从一些经典论文入手，比如 AlexNet、VGG、ResNet、LSTM、Transformer 等。仔细阅读它们的原文，理解作者提出的核心思想、模型结构、关键技术以及实验设计。尝试去复现这些经典模型，这样能让你更深刻地理解它们的工作原理。
“由浅入深，由表及里”的学习方式：
浅入： 先看一些高质量的入门教程和课程，比如吴恩达的 Deep Learning 课程、李飞飞的 CS231n 等，建立一个初步的认识。
由浅入深： 当你对某个概念有了初步了解后，深入挖掘它的原理。比如看到一个叫做“注意力机制”的东西，不要满足于知道它能提升模型性能，要去理解它为什么能提升性能，它的数学公式是怎么推导的，不同的注意力变种有什么区别。
由表及里： 结合代码实践。看到一个模型结构，不仅要会写代码实现，还要理解这个结构中的每一个组件（比如卷积层、池化层、全连接层、残差块）的作用，以及它们是如何协同工作的。
带着问题去学习： 不要盲目地堆砌知识。当你读到一篇论文，或者看到一个模型时，尝试去提问：它解决了什么问题？用了什么核心技术？有什么创新点？有什么局限性？我能否改进它？
和同学、导师交流： 研一阶段，你身边有优秀的同学和导师，这是你最大的资源。多和他们交流，分享你的困惑，听听他们的见解。很多时候，一个困扰你很久的问题，在别人的点拨下就能豁然开朗。
专注于一个方向，但保持视野： 在初期，可以选择一个自己比较感兴趣并且有导师支持的方向深耕。但同时，也要保持对其他领域的关注，了解整个深度学习的生态和发展趋势。
善用调试工具和可视化： 学习使用 TensorBoard、Weights & Biases 等工具来可视化训练过程，监控模型的状态。了解如何进行梯度检查，如何分析模型的中间层输出。
你现在感觉懵，恰恰说明你进入了深度学习的“高原期”。这是个好事，说明你开始触及到更深层次的理解了。不要因此否定自己，保持好奇心和求知欲，一步一个脚印地去探索，总有一天你会拨开迷雾，看到更广阔的天地。加油！
网友意见
顺带说一句，Goodfellow那本Deep Learning的英文版我看过，也就是那样的东西，别搞得跟圣经似的。
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本来就是炼丹，你这么觉得完全没错。
深度学习搞了这么久，还是个黑盒子，最多就是隐层截几张图片出来搞个“可视化”，搞了一堆没什么用的“万能”逼近理论，结果理论中的结果和现实中的样本量、参数量根本不在一个数量级上。最核心的问题，也就是样本空间的数学结构，因为太过复杂根本没人能讲清楚，也没人想到要去研究。譬如说，手写数字MNIST数据集服从什么分布？
应用上除了CV和NLP也没搞出什么东西。
CV搞出的东西被对抗样本克得死死的。对抗的手段要多少有多少，一个一个去堵是堵不完的。现在已经只要在标识牌上贴个便签条就能把自动驾驶算法给忽悠了，或者戴个纸糊的眼镜就能把基于深度学习的人脸识别算法给骗了，相关的论文你都可以自己去找。
NLP搞出的东西的可解释性就是差，也没有很紧密地和逻辑体系、知识体系相融合，一融合就是贝叶斯，实际上只不过是用贝叶斯公式强行解释神经网络罢了，至于融合上没有不知道。
我读过的每篇论文里都会用贝叶斯公式，仿佛深度学习能和数理统计挂上钩似的。如果真能挂上钩，那么神经网络对应的概率论模型是什么？样本服从什么分布？为什么服从这样的分布？能不能用假设检验来验证这一模型是合理的？等到哪天学术界能够不玩文字游戏地解释清楚这些问题，深度学习才能被解释清楚。如果总是说什么隐变量（隐层神经元）、嵌入（见VAE等）等服从高维正态分布，那也太含混不清了。
VAE那篇开山作品，将MNIST嵌入到二维流形上，生成了一张图片，上面按照不同的嵌入表示不同的数字。依我看来基本逻辑都说不通。应该是每个数字和字母处在一个低维的流形，例如二维或者三维，1就是1，2就是2，每个类所处的流形之间应该存在一个比较清晰的边界。将所有的数字混到一个流形上去是要干什么，而且这个流形居然还是一个二维的正方形，意义不明啊，合着1就是7，3就是5，两两之间傻傻分不清啊。我个人在这个问题上还做过一点科研，用LadderNetwork将MNIST嵌入到二维流形上并且使每个类聚在一起，类与类之间有一定间距。效果一般般，只能说确实能把MNIST嵌入到二维流形上。训练集都聚得很好，测试集就乌七八糟了，过拟合极为明显。
还有什么卷积神经网络的平移不变性、缩放不变性什么的，如果你找一张图片往上边补个黑边，左右平移平移10%、20%、30%，缩放1.1倍、1.2倍、1.3倍，找个state of art的网络喂进去，分类结果绝对精彩。
我看还是搞搞强化学习运用到机器人控制上比较靠谱，毕竟任务简单些。参数超过一万个的网络我是觉得都信不过。机械臂、机械狗的动作轨迹都有比较简单的模型，参数不多，这些模型应该是能做好的，实际上我们也看到包括波士顿动力等一些公司造出了实际的产品。
或者多搞搞对抗样本恶心以下学术界和工业界也不错。
实在不行也可以将深度学习运用到艺术创作上。生成游戏场景贴图、创作音乐、创作抽象艺术，反正是在虚拟的世界里，不会有什么实质的危害，最多也就是恶搞恶搞特朗普罢了。或者用来生成语音，不过这方面科大讯飞已经有比较成熟的产品了。
工业化的应用，例如自动车，我看还是别搞的好，特斯拉已经霍霍死不少人了，不需要再多一家。（我是说纯视觉的，用雷达感知的例外，这方面随着技术提升和成本下降还是有非常好的预期的。）
如果没有理想的话，深度学习灌水是很简单的。东拼西凑就能整一篇，但有什么用呢？
你就是看书太多把自己干扰了，什么变分玻尔兹曼跟炼丹卵关系都没有。抄起transformer跟潮流话题一顿排列组合，拿仨月发他两篇emnlp/nips故事汇练手起步(现在ACL来不及了不是我今天不走程序ACL哈)，就什么都清晰明朗了然于胸了。你看那些乱七八糟破书，纯属拿垃圾扰乱自己，就跟你要做菜跑去看漫画书一样。
炼丹是个纯手艺活，讲究的是配料、堆丹、摇炉、吹逼的手头口头经验功夫，你看再多书也不当自己去炉子上摇一圈出来卖给人掌握的东西多。从transformer排列组合梭哈，筛选丹方上炉开炼，到最后王婆卖瓜（跟审稿人）讨价还价回炉重炼，这一趟走下来学的比看任何书都多。然后你就很快知道，哪怕你的丹盒里装的是牛粪丸子，只要你能吆喝到让人相信是不老仙丹，皇帝老儿都求着你要。那时回头来看，就知道今天说变分也好最大后验也好证据下界之流无参贝叶斯也罢，连牛粪丸子都不是，只有你手里装牛粪丸子的奇巧盒子才是真。到这你再次幡然醒悟，原来丹炉丹方和丹药也都不重要，只要摇唇鼓舌让我们这些破审稿的没理由戳穿你手里的是牛粪丸子，便已然足矣。
正所谓学而不思则罔是也。
建议选一本为主进行学习，如李航老师《统计学习方法》，其他参照即可，因为大部分教材的核心内容都大同小异。以我对李航老师教材内容的了解，在掌握微积分、线性代数、概率论、编程等基础知识后，还比较容易读。如果经常卡壳，建议从这些基础知识补起。
另外结合高赞回答（刚发现该回答已删除，不是现在的高赞回答）说几句，现在AI是很火，吸引很多学生，论文成倍增加，也出现很多质量参差不齐的工作。我觉得主要原因是，行之已久的基于“信任”的学术会议同行评审机制，无法应对背后功利暗涌的海量投稿。从论文价值上讲，只要一份工作实验结果和结论是真实的，无论作用大小，对整个领域总是正面的，而且这些科研过程训练学生解决开放能力也是非常有意义的；而从最底线上讲，以我参与的相关学术会议服务的经历，很多学术会议已经开始利用数据挖掘算法检测和打击互bid论文行为，开始探讨如何解决当下的可复现性（reproducibility）问题。
当然这也是因为现在国内还处在数顶会论文的阶段。等后面大家都有顶会论文了，相信又会有人开始刷引用刷其他影响力。只要有一个评价标准，就总会有人走捷径，除非这个领域不火了。但无论怎样，有人也许能通过不合适的手段获益，也不应当成为你这么做的理由。学术研究应当做的是不断追求卓越，而不是反复试探底线。
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