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2.3 视频教学课程 + 网络自学 + 代码实践 + 同行讨论相结合的思路
前言：
可以说，本文是前阶段学习《深度学习+pytorch》到目前阶段，各种学习方法、实践的反思与总结。
第1章 常见的学习的误区
1.1 自学论文：
yolo的英文论文还是比较晦涩的，没有基础的、非专业性人员，学起来还是很费劲的，很容易中途放弃。
1.2 自学书本：
买一本关于算法的数，自己死啃。这种方法耗时耗力，遇到问题还没人咨询。
1.3 直接看代码
大多数程序员的习惯，一上来就代码。然后，算法这东西，不是看懂代码，就可能看懂算法的。需要理解算法背后的原理。
第2章 较好效果的学习思路
2.1 实践+理论+代码三步骤的学习思路
（1）原理基础+实践
- 先学习如何使用模型
- 先学习如何训练模型
（2）理论原理
- 再学习代码背后的原理（内在原理）
（3）代码实现
- 学习模型预测相关的代码（预测代码实现）
- 学习模型训练相关的代码（训练代码实现）
2.2 层层叠叠，不断演进的思路
总体架构与核心概念 -> V1 -> V2 -> V3 -> V4 -> V5
每个版本的学习按照如下的思路：
（1）当前版本要解决的问题（为前一个版本的不足）
（2）当前版本的实现
（3）当前版本的缺陷不足（为下个版本要解决的问题）
2.3 视频教学课程 + 网络自学 + 代码实践 + 同行讨论相结合的思路
（1）视频教学课程：网络上有大量的视频教程，大多数是免费的
（2）网络自学：网络上有大量的文字性材料
（3）代码实践：使用开源代码进行实践，而不能只停留在听课程或看代码层面，需要调试代码。
（4）同行讨论：与同行讨论，能够极大的加速自己的问题的理解，可以是同事、可以是社区的同行，也可以是培训机构的老师。
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