要开始深度学习研究，重点在于构建坚实的基础、实践性的实验以及与研究社区的互动。首先学习核心概念，如神经网络架构（CNN、RNN）、优化技术（梯度下降、Adam）以及常用工具（PyTorch、TensorFlow）。Andrew Ng 的深度学习专项课程或 Fast.ai 的实践教程提供了结构化的学习。从头开始实现基本模型——例如，使用 NumPy 编写前馈网络代码以了解梯度如何流动。这种动手实践的方法比被动阅读更能内化概念。
接下来，深入到能推动你理解的项目中。从小型、定义明确的任务开始，如分类 MNIST 数字或使用 LSTM 预测文本，然后逐渐解决更难的问题，如图像分割或基于 Transformer 的模型。尝试修改现有架构——尝试更改 ResNet 中的层或调整 Transformer 中的注意力机制。使用 Kaggle 等平台参与竞赛或复制论文中的结果。例如，从头开始重新实现 AlexNet 或 BERT 等论文会迫使你处理高级摘要中经常忽略的细节。使用 GitHub 存储库（如 Papers With Code）查找参考实现。
最后，与研究社区互动。阅读 arXiv 上最新的论文，重点关注优化、生成模型或强化学习等领域。从高引用作品（例如，Attention Is All You Need）开始构建上下文。加入学术实验室或开源项目（例如，Hugging Face 的 Transformers）进行协作。参加 NeurIPS 或 ICML 等会议，即使作为旁观者，也可以学习演示风格并识别趋势。尽早分享你的工作——撰写博客文章、为论坛做贡献或在聚会上展示。例如，在 GitHub 上发布关于模型剪枝或数据增强的小规模研究可以吸引反馈和合作者。坚持是关键；研究涉及迭代失败和改进。