这个问题在某乎上虽然已经达到了278w+的浏览，但一直没有一个统一的回答。有说必须要手撕反向传播的，有说会调包就行了的，刷了两个小时帖子却更迷糊了！

其实对于这个问题，大家最好还是要根据自己在硕士、博士阶段的最终目标来决定需要对神经网络掌握到什么程度。

1.把神经网络当成一个万能函数拟合器

2.把卷积理解为滤波和特征提取。

3.把全连接层理解为加权求和。

4.把反向传播理解为从最后一层逐步调整权重参数

5.把设计各种模型当成搭积木。

（了解完这些就算入门了，之后多看论文多思考，满足毕业条件是没什么问题的）

三、深入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。

四、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。

五、能够独立解决业务方向中新的实际需求问题。