本文总结了吴恩达在斯坦福大学CS230深度学习课程在YouTube上的演讲：
Andrew提出的主要建议：
重视论文阅读
具体的步骤是：
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编写一份论文列表：尝试创建一份论文列表、包括你拥有的任何文本或学习资源。
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过一遍列表：以一种并行的方式阅读论文，也就是同时处理多篇论文。具体地说，试着快速浏览并理解每一篇文章，而不是全部读完。也许你读了每一篇文章的10-20%，但这足以让你对手头的文章有一个高水平的理解。在那之后，你可能会决定删除其中的一些论文，或者只是浏览一两篇论文，把它们通读一遍。
他还提到，如果你读到：
- 5-20篇论文(在选择的领域，比如语音识别)=>这可能是足够的知识，你可以实现一个语音识别系统，但可能不够研究或让你处于前沿。
- 50-100篇论文=>你可能会对这个领域的应用(比如语音识别)有很好的理解。
如何读论文？
不要从头读到尾。相反，需要多次遍历论文，下面是具体如何做的：
- 阅读文章标题、摘要和图：通过阅读文章标题、摘要、关键网络架构图，或许还有实验部分，你将能够对论文的概念有一个大致的了解。在深度学习中，有很多研究论文都是将整篇论文总结成一两个图形，而不需要费力地通读全文。
- 读介绍+结论+图+略过其他：介绍、结论和摘要是作者试图仔细总结自己工作的地方，以便向审稿人阐明为什么他们的论文应该被接受发表。
此外，略过相关的工作部分(如果可能的话)，这部分的目的是突出其他人所做的工作，这些工作在某种程度上与作者的工作有关。因此，阅读它可能是有用的，但如果你不熟悉这个主题，有时很难理解。 - 通读全文，但跳过数学部分。
- 通读全文，但略过没有意义的部分：出色的研究意味着我们发表的东西是在我们的知识和理解的边界上。
他还解释说，当你阅读论文时(即使是最有影响力的论文)，你可能也会发现有些部分没什么用，或者没什么意义。因此，如果你读了一篇论文，其中一些内容没有意义(这并不罕见)，那么你可以先略读。除非你想要掌握它，那就花更多的时间。
当你阅读一篇论文时，试着回答以下问题：
- 作者试图完成什么
- 这个方法的关键要素是什么
- 你自己能做什么
- 你还想要什么其他的参考资料
如果你能回答这些问题，那说明你可能对论文有比较好的理解。
事实证明，当你读更多的论文时，通过练习你会变得更快。因为，很多作者在写论文时使用的是通用格式。
更加深入的理解文中的数学部分
试着从头开始重新推导。虽然，这需要一些时间，但这是一个很好的练习。
代码练习
- 下载开源代码(如果你能找到的话)并运行它。
- 从头开始重新实现：如果你能够做到这一点，那么这是一个强烈的信号，表明你已经真正理解了手头的算法。
持续进步
最重要的是不断学习，变得更好是指更加稳定的学习，而不是集中一段时间内读大量的论文。
与其在短时间内死记硬背，不如从明年开始每周读两篇论文。
参考：