对于神经网络，硕士博士不需要弄明白原理，只需要应用，是这样吗？
关于“神经网络的硕士博士不需要弄明白原理，只需要应用”，这个说法，用一句话概括，那就是——太过于片面，甚至可以说是错误的。
在深入探讨之前，我们先要明确一点：“原理”和“应用”并非两个完全割裂的领域，而是相互依存、螺旋上升的关系。 想要真正做到“应用”，而不想仅仅是“调包侠”，对原理的理解是必不可少的基石。
让我们来详细剖析一下为什么这样说：
1. 为什么说“只需要应用”是片面的？
“应用”的深度和广度取决于理解的深度：
调参与模型选择： 表面上的“应用”可能就是找一个现成的框架（TensorFlow, PyTorch），导入一个模型（ResNet, Transformer），然后喂数据、调超参数。但你知道为什么这个模型适合你的问题吗？为什么这个损失函数比那个更好？为什么这个优化器在你的数据集上效果突出？如果你不理解反向传播、梯度下降、激活函数的作用、损失函数的意义，那么你的“调参”更像是在“猜数”，效率低下，效果难以保证。
模型修改与创新： 很多时候，现有的模型并不完美匹配你的特定需求。这时候，就需要对模型进行修改，比如增加新的层、改变连接方式、设计新的注意力机制等等。如果对神经网络的原理一无所知，你如何知道哪些修改是合理的、有意义的？这就像一个厨师，只知道按照菜谱“炒菜”，但不知道食材的化学反应，就无法创新出新的菜品。
问题诊断与调试： 当模型不收敛、梯度消失/爆炸、过拟合、欠拟合时，你需要知道如何去诊断问题。是学习率太高？激活函数选错了？还是正则化不足？没有原理知识，你可能只能凭借经验“瞎猜”，耗费大量时间却不得要领。
数据处理与增强： 神经网络对数据非常敏感。理解数据预处理、特征工程、数据增强的原理，能够极大地提升模型的性能。例如，知道为什么需要归一化，为什么 Dropout 可以防止过拟合，都是对原理的理解。
“应用”的边界和局限性：
“黑箱”的陷阱： 如果你仅仅停留在“应用”层面，那么神经网络在你眼中就是一个“黑箱”。你输入数据，它输出结果。但一旦遇到超出你经验范围的问题，你就束手无策。真正掌握原理的人，即使面对一个全新的任务，也能通过对原理的理解，推导出可能的解决方案。
跟不上技术发展的步伐： 深度学习技术发展日新月异。每年都有新的模型、新的算法、新的优化技术涌现。如果你只满足于应用现有的技术，很快就会被淘汰。理解原理，才能让你更快地理解新的技术，并将其转化为自己的能力。
2. 硕士、博士阶段的学习目标是什么？
硕士和博士阶段的学习，尤其是在人工智能、计算机科学等相关领域，其核心目标远不止于“应用”：
建立坚实的理论基础：
数学基础： 线性代数、微积分、概率论、统计学是理解神经网络工作原理的基石。例如，理解梯度下降就离不开微积分，理解模型参数的分布离不开概率统计。
算法原理： 神经网络的每一种层（卷积层、循环层、注意力层）、激活函数、损失函数、优化器，都有其背后的数学原理和设计思想。理解这些，才能知道它们为什么有效，以及在什么情况下失效。
学习理论： 泛化能力、过拟合、欠拟合、偏差方差权衡等都是学习理论的核心概念。这些理论指导我们如何设计模型、如何评估模型，以及如何防止模型过拟合。
培养解决复杂问题的能力：
问题建模： 将现实世界中的问题抽象成一个可以用神经网络解决的数学模型，需要对神经网络的适用范围和能力有深刻的理解。
模型设计与创新： 如前所述，很多时候需要自己设计新的模型结构或改进现有模型。这依赖于对不同模型组件的原理及其组合效应的深入理解。
实验设计与分析： 如何设计有效的实验来验证模型的有效性？如何从实验结果中提炼出有用的信息？这需要对统计学、机器学习评估指标等有深入的理解。
推动学术或技术前沿：
研究与开发： 博士生更是需要站在学术或技术的最前沿，进行原创性的研究，提出新的理论、新的算法、新的模型。这绝对离不开对现有原理的透彻理解和批判性思考。
复现与改进： 即使是复现一篇顶会论文，也需要理解论文中的每一个细节、每一个数学推导，才能准确地实现，并在此基础上进行改进。
3. 什么样的“应用”是值得推崇的？
在硕士博士阶段，“应用”应该具备以下特点：
基于理解的“应用”： 知道为什么这样做，而不是机械地复制粘贴。
具有创造性的“应用”： 能够针对具体问题，设计出适合的解决方案，甚至改进现有方法。
能进行问题诊断和优化的“应用”： 能够分析模型表现，并有效地进行调优。
能将理论转化为实践的“应用”： 能够将最新的学术研究成果，转化为实际可用的技术。
4. 举个例子：
假设我们要用神经网络解决一个图像识别问题。
“只需要应用”的思路： 搜一篇相关的论文，下载一个预训练模型（如 ResNet50），换掉最后一层，用自己的数据进行微调。如果效果不好，就尝试换不同的学习率、 Batch Size、 Dropout 率。
“理解原理”的思路：
模型选择： 我为什么选择 ResNet50？它在我的数据集类型上表现如何？它的感受野是否足够？或者我需要一个更轻量级的模型？
数据预处理： 我的数据有什么特点？为什么需要进行数据增强？哪种数据增强方式最适合我的数据？
网络结构： 我是否可以在 ResNet50 的基础上，添加一个注意力模块？它为什么能工作？它会如何影响梯度流？
损失函数： CrossEntropy Loss 为什么是分类任务常用的损失函数？如果我的类别不均衡，我应该怎么调整？
优化器： Adam 和 SGD 在我的任务上有什么区别？它们的动量项和学习率衰减策略是如何工作的？
诊断： 为什么训练精度很高但验证精度很低？是过拟合吗？我应该怎么办？是学习率太高导致震荡吗？
总结：
所以，“硕士博士不需要弄明白原理，只需要应用”这句话，对于真正想在人工智能领域有所建树的人来说，是站不住脚的。 硕士博士阶段的学习，正是要深入理解神经网络的“原理”，才能更好地进行“应用”，甚至在此基础上进行创新和突破。
“应用”是知识的体现，但“原理”是知识的灵魂。没有原理的“应用”，就像没有根基的大楼，看着光鲜，却难以抵御风雨，更谈不上向上生长。我们追求的，应该是基于深刻理解的、有创新性的、能够解决实际问题的“应用”。
在深入探讨之前，我们先要明确一点：“原理”和“应用”并非两个完全割裂的领域，而是相互依存、螺旋上升的关系。 想要真正做到“应用”，而不想仅仅是“调包侠”，对原理的理解是必不可少的基石。
让我们来详细剖析一下为什么这样说：
1. 为什么说“只需要应用”是片面的？
“应用”的深度和广度取决于理解的深度：
调参与模型选择： 表面上的“应用”可能就是找一个现成的框架（TensorFlow, PyTorch），导入一个模型（ResNet, Transformer），然后喂数据、调超参数。但你知道为什么这个模型适合你的问题吗？为什么这个损失函数比那个更好？为什么这个优化器在你的数据集上效果突出？如果你不理解反向传播、梯度下降、激活函数的作用、损失函数的意义，那么你的“调参”更像是在“猜数”，效率低下，效果难以保证。
模型修改与创新： 很多时候，现有的模型并不完美匹配你的特定需求。这时候，就需要对模型进行修改，比如增加新的层、改变连接方式、设计新的注意力机制等等。如果对神经网络的原理一无所知，你如何知道哪些修改是合理的、有意义的？这就像一个厨师，只知道按照菜谱“炒菜”，但不知道食材的化学反应，就无法创新出新的菜品。
问题诊断与调试： 当模型不收敛、梯度消失/爆炸、过拟合、欠拟合时，你需要知道如何去诊断问题。是学习率太高？激活函数选错了？还是正则化不足？没有原理知识，你可能只能凭借经验“瞎猜”，耗费大量时间却不得要领。
数据处理与增强： 神经网络对数据非常敏感。理解数据预处理、特征工程、数据增强的原理，能够极大地提升模型的性能。例如，知道为什么需要归一化，为什么 Dropout 可以防止过拟合，都是对原理的理解。
“应用”的边界和局限性：
“黑箱”的陷阱： 如果你仅仅停留在“应用”层面，那么神经网络在你眼中就是一个“黑箱”。你输入数据，它输出结果。但一旦遇到超出你经验范围的问题，你就束手无策。真正掌握原理的人，即使面对一个全新的任务，也能通过对原理的理解，推导出可能的解决方案。
跟不上技术发展的步伐： 深度学习技术发展日新月异。每年都有新的模型、新的算法、新的优化技术涌现。如果你只满足于应用现有的技术，很快就会被淘汰。理解原理，才能让你更快地理解新的技术，并将其转化为自己的能力。
2. 硕士、博士阶段的学习目标是什么？
硕士和博士阶段的学习，尤其是在人工智能、计算机科学等相关领域，其核心目标远不止于“应用”：
建立坚实的理论基础：
数学基础： 线性代数、微积分、概率论、统计学是理解神经网络工作原理的基石。例如，理解梯度下降就离不开微积分，理解模型参数的分布离不开概率统计。
算法原理： 神经网络的每一种层（卷积层、循环层、注意力层）、激活函数、损失函数、优化器，都有其背后的数学原理和设计思想。理解这些，才能知道它们为什么有效，以及在什么情况下失效。
学习理论： 泛化能力、过拟合、欠拟合、偏差方差权衡等都是学习理论的核心概念。这些理论指导我们如何设计模型、如何评估模型，以及如何防止模型过拟合。
培养解决复杂问题的能力：
问题建模： 将现实世界中的问题抽象成一个可以用神经网络解决的数学模型，需要对神经网络的适用范围和能力有深刻的理解。
模型设计与创新： 如前所述，很多时候需要自己设计新的模型结构或改进现有模型。这依赖于对不同模型组件的原理及其组合效应的深入理解。
实验设计与分析： 如何设计有效的实验来验证模型的有效性？如何从实验结果中提炼出有用的信息？这需要对统计学、机器学习评估指标等有深入的理解。
推动学术或技术前沿：
研究与开发： 博士生更是需要站在学术或技术的最前沿，进行原创性的研究，提出新的理论、新的算法、新的模型。这绝对离不开对现有原理的透彻理解和批判性思考。
复现与改进： 即使是复现一篇顶会论文，也需要理解论文中的每一个细节、每一个数学推导，才能准确地实现，并在此基础上进行改进。
3. 什么样的“应用”是值得推崇的？
在硕士博士阶段，“应用”应该具备以下特点：
基于理解的“应用”： 知道为什么这样做，而不是机械地复制粘贴。
具有创造性的“应用”： 能够针对具体问题，设计出适合的解决方案，甚至改进现有方法。
能进行问题诊断和优化的“应用”： 能够分析模型表现，并有效地进行调优。
能将理论转化为实践的“应用”： 能够将最新的学术研究成果，转化为实际可用的技术。
4. 举个例子：
假设我们要用神经网络解决一个图像识别问题。
“只需要应用”的思路： 搜一篇相关的论文，下载一个预训练模型（如 ResNet50），换掉最后一层，用自己的数据进行微调。如果效果不好，就尝试换不同的学习率、 Batch Size、 Dropout 率。
“理解原理”的思路：
模型选择： 我为什么选择 ResNet50？它在我的数据集类型上表现如何？它的感受野是否足够？或者我需要一个更轻量级的模型？
数据预处理： 我的数据有什么特点？为什么需要进行数据增强？哪种数据增强方式最适合我的数据？
网络结构： 我是否可以在 ResNet50 的基础上，添加一个注意力模块？它为什么能工作？它会如何影响梯度流？
损失函数： CrossEntropy Loss 为什么是分类任务常用的损失函数？如果我的类别不均衡，我应该怎么调整？
优化器： Adam 和 SGD 在我的任务上有什么区别？它们的动量项和学习率衰减策略是如何工作的？
诊断： 为什么训练精度很高但验证精度很低？是过拟合吗？我应该怎么办？是学习率太高导致震荡吗？
总结：
所以，“硕士博士不需要弄明白原理，只需要应用”这句话，对于真正想在人工智能领域有所建树的人来说，是站不住脚的。 硕士博士阶段的学习，正是要深入理解神经网络的“原理”，才能更好地进行“应用”，甚至在此基础上进行创新和突破。
“应用”是知识的体现，但“原理”是知识的灵魂。没有原理的“应用”，就像没有根基的大楼，看着光鲜，却难以抵御风雨，更谈不上向上生长。我们追求的，应该是基于深刻理解的、有创新性的、能够解决实际问题的“应用”。
网友意见
当我真的试图去了解深度学习背后潜在的机理时，我就慢慢地被劝退了。。
目前深度学习理论研究主要的一部分围绕在使用常微分方程，随机微分方程，偏微分方程，动力学系统，平均场理论等来进行，例如neural ODE。可以关注鄂维南组，陆一平等的工作，他们都有傲人的title，与应用数学背景，在深度学习领域已经发表很多重要的理论文章。感兴趣的同学可以读一读，看看可以坚持多久。
如果你有控制学科背景，你会发现深度学习理论的发展与控制理论似乎有些类似。当具有数学背景的学者进入控制领域，控制理论开始五花八门，百花齐放，公式满天齐飞，TAC，Automatic等顶级期刊他们都轻松拿下，而我普通人就只能望洋兴叹，自愧不如又愤愤不平。
我开始思考，工科专业究竟该如何平衡理论与实践，工学博士又该如何自处。
数学无疑是当代科学研究的基础，它以公式描述，定义，抽象，拔高了问题，尤如歌者。有些时候，当你能够使用数学公式去提炼你的问题时，你才是真正地对该问题有了全面的理解，而不仅仅依赖视觉的可视化认知。
另一方面，工科专业又是具有强烈应用背景的。一个实际问题往往很复杂，系统往往存在时变，不确定性，这时数学不容易精确地抽象问题。同时，实际应用又强调可行，有效，这就不可避免与理论研究的目标产生一些矛盾。如果你在知乎上看过关于数学家，物理家和工程师的笑话，应该可以更容易理解二者的差异。
当我大致浏览完上面几位大佬在深度学习理论方面的工作，我不由地打了退堂鼓，我自觉数学功底非非常之薄弱，想要与他们在该方向竞争怕是螳臂挡车。但作为普通人，我也想去尝试去感受数学之美，去仰望下星空。所以题主的问题我无法回答，但我也将一直思考，达到自己的平衡点。
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