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[一] 先从小规模实验入手大家的第一反应可能是做个大规模的实验，其实这样做很可能拉胯，因为如果你的想法有缺陷，浪费的资源太多。所以，先做一个小规模的验证。现在可以直接用预训练模型做快速验证，比如在BERT-base或者ViT-small上测试你的想法，几个小时就能看出效果。[二] 对比已有方法，看差距有个很简单的方法，就是对比已有的模型和方法。现在有了Hugging Face Hub和OpenAI API，你可以直接调用最新的基础模型作为baseline。特别是现在流行的多模态大模型，如果你的idea在最新的模型上还能有提升，那基本可以认为你的思路是对的。[三] 找到最核心的架构假设并验证每个深度学习的模型，背后都有一个或者几个核心的架构假设。比如，你提出一个新的注意力机制，核心假设是"局部-全局混合注意力比纯自注意力更高效"。那你可以先在小规模Transformer上验证这个假设，看看注意力权重分布是否符合预期，计算复杂度是否真的降低了。[四]快速实现并迭代很多时候，深度学习的研究和实现都很复杂，这让很多人想太多，导致原型一直做不出来。其实，你可以采取一种快速实现，快速迭代的策略。现在有了PyTorch Lightning、Transformers库这些工具，你可以几行代码就搭建出原型。先把核心部分实现出来，哪怕初步效果不好，至少能发现模型的潜在问题。[五]使用现代可解释性工具有时候，我们觉得模型有效，但却没办法解释为什么有效，这时候可以使用一些现代的可解释性工具。比如，Captum、Integrated Gradients、LIME这些工具，还有最新的机械可解释性方法。如果你能通过这些工具发现模型是基于合理的特征做出判断，甚至能看到模型学到了什么概念，那么很大程度上，你的idea就已经有了一定的基础。[六]多数据集交叉验证，提升鲁棒性比较常见的验证方法就是多数据集交叉验证，现在特别要关注分布外泛化能力。通过在不同领域、不同模态的数据集上验证，你能更好地判断模型的泛化能力。现在还要特别注意对抗样本的鲁棒性，可以用AutoAttack这些工具快速测试。[七] 计算效率与基础模型兼容性验证最后，现在的验证还要考虑计算效率和基础模型兼容性。你可以测试你的方法在不同规模的模型上的表现，从小模型到大模型，看看scaling law是否成立。#深度学习 #论文辅导 #sci #机器学习 #计算机视觉 #一对一指导#复现#跑通#代码定制#调参