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？

问：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？

你好，这个跟我的研究方向一样，所以我就来回答一下。仅供参考。

首先声明，我认为，需不需要主要还是看你个人的具体需求。

如果你就是想弄个硕士毕业，研究深度学习，神经网络在图像分割方面的应用，我认为还是比较简单的，其实你也没有必要把它研究的多么透彻，原理什么的差不多就行了。就像很多人都说，神经网络就是配台电脑，然后调参数，只要你把各种模块都叠加上，效果好了，我相信发篇论文不成问题，如果你英语比较好，故事讲的比较好，或者是你的应用场景很新，发个SCI都没问题，也足够硕士的毕业标准了。

可是如果你想继续读博士，那么我认为你还是有必要继续把他弄懂的，其实神经网络能发展到今天，远不止于调参。我们都说是调参，其实是因为大多数人没有进行深入的研究，都是在搞应用，应用当然就得调参了。可是，纵观整个深度学习，神经网络发展，你会发现，远不是这么回事，比如刚开始用神经网络去拟合异或运算，用神经元代替函数，这完全是创新。到后来的GAN，胶囊网络等等，这些都不是调参得来的，都是在机制上，进行了创新，或者是至少是在组合上进行大得重组，这些算法的由来，都是需要对神经网络低层的逻辑进行深入研究和理解的。换句话说，如果你想深入研究某个点，或者是真的在这方面做出的东西，底层原理还是要明白的。比如我们现在正在从凸优化的角度去考虑损失函数怎么样设计，这些如果你不懂原理，是很难处理的。

希望所说的能够给您有所帮助，没有特别认真的组织语言，欢迎继续深入交流。

题主是图像分割领域的硕士，一直弄不懂神经网络原理，看了很多教程博客还是弄不懂，我想是不是不需要弄懂啊。

优秀作者:pkujf