大家好，我是对白。
今天给大家分享一位博主对于深度学习的看法，文笔清奇而幽默。炼丹多了，会感觉DL越来越玄学，越来越难以解释，到现在我也有这样的感触，只能通过多做几组实验来解除困扰，以下为原文。
作者：Cherrise | 编辑：对白的算法屋
我确实在DL上没有天赋，不知道CNN和RNN有啥作用。
我确实无法理解神经网络结构，也不知道如何修改结构，一时间只能将其理解为玄学。
我确实学不会DL，我所有项目的神经网络都是照抄开源项目的，我甚至连任何一个number都不敢改，我也没有精力、没有显卡来测试两种结构的不同。
对于DL项目而言，别人说什么我完全认同，因为我没有大量的时间用于测试网络结构或者read a paper。
DL对于我来说就像玄学，没有任何确定性可言，有时我怀疑这是伪科学。
但是许多研究生都发DL方向的paper，这是为什么？
因为DL确实能work，只要它能work，你管它能不能被explain。
确实啊，我知道DL能work，是因为我test过program，但是它为什么work，以及如何提高benchmark，就是我根本不敢尝试的问题了。
没有GPU，研究DL没任何意义，DL之所以叫DL是因为DL是富人的游戏，我们穷苦工程师只能照抄paper上的模型，容不得任何质疑。
目前我在写一篇CV方向的paper，网络结构是完全照抄某数据集网站的开源项目，然后其他脚手架是我自己编写，在写这篇paper的时候我有一种深深的罪恶感，因为我知道this paper does not have any creativity.
就是概括性的总结一些前人的经验，然后生搬硬套+强行解释。我不知道为什么加dropout，我不知道为什么加BN，但是我就是要搜一些博客上的解释，然后生搬硬套到我的论文上。
尽管我知道自己的模型非常simple以及毫无泛化能力，就是为了特定的任务定制的模型，但是在paper中我必须把它吹得天花乱坠，最后才能通过考核。
对于程序而言，我不发明任何原始的工具。
一句话，除了抄，还是抄，自己只想一个大概的思路。
哪怕是最笨的办法，只要做出来了就是好paper！
看到这儿，我只想说：只要调好参，就是一名优秀的AI工程师！
文末留言可以谈一谈你对DL的看法~
最后欢迎大家关注我的微信公众号： 对白的算法屋（duibainotes），跟踪NLP、推荐系统和对比学习等机器学习领域前沿，日常还会分享我的创业心得和人生感悟。想进一步交流的同学也可以通过公众号加我的微信，和我一同探讨技术问题，谢谢！
