如何判断某个深度学习技术是 insight 还是 engineering trick？

判断一个深度学习技术是否属于insight还是engineering trick,可以从以下几个方面进行判断:

1. 是否基于深度学习的核心原理。真正的insight通常都建立在深度学习的核心原理之上,比如CNN的卷积操作、RNN的记忆机制等。如果一个技术仅仅是在细节上进行改进,而不涉及核心原理,更有可能属于engineering trick。

2. 是否广泛适用。真正的insight往往都具有广泛的适用性,可以应用于很多任务、模型和数据集上。engineering trick通常都比较狭隘,只适用于特定的情况。如果一个技术过于定制化,不太具有广泛化能力,更像是engineering trick。

3. 是否提高多个指标。真正的insight通常都能够同时提高多个指标,比如提高准确率的同时缩短训练时间,降低资源消耗等。engineering trick通常都只关注某一个指标的提高,忽略其他指标。如果一个技术只提高了某一个指标,其他指标没有改进或有所下降,更像是engineering trick。

4. 实验结果的raggge.insight带来的效果改进往往更加显著和突出,engineering trick的效果改进相对较小。如果一个技术带来的效果改进不太明显,改进幅度较小,更像属于engineering trick。

5. 背后的理论分析.真正的insight都有很强的理论支撑和分析,作者也往往会在论文中详细分析理论原理。engineering trick的理论分析相对较弱。如果一个技术在理论分析上不太深入,更有可能属于engineering trick。

综上,判断一个深度学习技术属于insight还是engineering trick,关键在于分析是否基于深度学习的核心原理,是否具有广泛适用性,是否能提高多个指标,效果改进是否显著,以及背后的理论分析是否深入。这些因素综合判断,可以比较准确地给出判断。