视频总结
为什么不建议AI研究生走魔改网络的道路。魔改网络只是在别人基础上进行结构改变并没有引入新的模型,而且调参费时费力,审稿很难中没有novelty,对个人能力没有提升。相反建议学生选择大模型、diffusion、NERF等热门方向或者针对自己的任务提出新想法。总之,魔改网络已经过时不应该浪费时间和精力。
- 魔改网络在当前已经不再是好方法对于研一学生来说更不建议采用此方法。
- 02:24 魔改网络的现状和问题
- 04:45 调参困难和创新要求
- 05:33 深度学习中的魔改网络问题
- 当前人工智能领域一些热门的研究方向,并给出了一些建议帮助读者更好地发展。
- 06:26 人工智能领域的发展机会
- 09:40 计算机视觉中的魔改网络
- 11:16 音乐驱动的舞蹈动作控制
- 魔改网络的误区并提出使用先验知识进行重建任务的方法，对入门AI的学生有建议。
- 11:47 低级视觉任务和恢复任务的应用
- 11:58 使用先验知识解决恢复问题
- 12:29 AI研究生不要陷入魔改网络的误区
