对于卷积神经网络，硕士博士不需要弄明白原理，只需要应用，是这样吗？

入坑深度学习大概经历以下几个阶段：

1.能从开源代码pull下来，换成自己的数据集，能跑个结果出来。

2.从理论上理解模型工作的思想，知道重要的一些超参背后的思想，能够非常有信心调整它，并符合自己的预期效果。

3.深入理解模型的代码实现细节，能够为模型添加一些主流的提升模型性能的模块或者tricks，能够分析修改前后，模型的差异，并且能够映射到真实数据上去。另外，能够对模型的训练及推理过程了如指掌。

4.能够根据自己的实际业务需求，拓展模型的功能，让模型能做更多的事情。