# 选择一条学习路径 从一个问题选一条路径，读懂输入、目标与结果，再决定是否动手。八条路径把原有讲解与实验组织在一起；不需要按 Notebook 编号顺序全部运行。 ## I · 学习信号与表示 什么变化应该忽略，训练目标怎样让表示保留我们需要的信息？ ### [表示怎样迁移到新任务](/course/study/readout-transfer.html) 换一组标签，原来的表示还够用吗？哪些参数值得更新？ **带走的结果：**一张比较表：标签预算、更新参数、测试条件、结果，以及你愿意选择的适配方案。 [查看顺序与材料](/course/study/readout-transfer.html) ### [视图、投影头与历史字典](/course/study/contrastive-views.html) 什么变化应当忽略？候选来自当前批次还是过去批次，会改变什么？ **带走的结果：**用一组对照说明：目标减少了什么差异，又保留了哪种任务信息。 [查看顺序与材料](/course/study/contrastive-views.html) ### [从遮挡重建到表示评价](/course/study/masked-reconstruction.html) 看见少量图块，学会补图之后得到的表示是否可用？ **带走的结果：**并列报告重建误差与一个下游读出结果，解释二者回答的问题为何不同。 [查看顺序与材料](/course/study/masked-reconstruction.html) ## II · 区域、像素与实例 从一个类别变成框、像素与实例，需要改变哪些计算与监督？ ### [一张图怎样变成一组框](/course/study/image-detection.html) 类别、位置、重复框和漏检分别从哪个环节出现？ **带走的结果：**标出一幅预测中的三类错误，并解释改变 NMS 阈值为何可能同时增加召回与重复。 [查看顺序与材料](/course/study/image-detection.html) ### [像素、边界与对象身份](/course/study/pixels-instances.html) 输出格子变多之后，模型怎样知道每个位置属于什么？ **带走的结果：**采样热身报告前景、背景 IoU 与两类 mIoU；图像模型报告背景、红矩形、蓝椭圆的逐类 IoU 与三类 mIoU，再用一处边界错误解释数字的含义。 [查看顺序与材料](/course/study/pixels-instances.html) ## III · 视觉与语言 语言怎样成为输出、监督和任务条件？ ### [文字候选与图文检索](/course/study/clip-retrieval.html) 同一个图像向量，怎样支持换候选、换提示和搜索图片？ **带走的结果：**记录同一图像在两组候选中的原始相似度与归一化分数，解释哪些量应改变。 [查看顺序与材料](/course/study/clip-retrieval.html) ### [图像怎样约束句子与回答](/course/study/caption-vqa.html) 生成了一句话或一个答案，怎样检查图像实际起了作用？ **带走的结果：**给出一对输入与输出，指出视觉条件改变后答案应怎样变化，并解释实测是否支持。 [查看顺序与材料](/course/study/caption-vqa.html) ### [一句话指向哪个对象](/course/study/grounding-interface.html) 目标、参照物和关系各是什么，怎样把答案落回区域？ **带走的结果：**标出目标框与参照框，并给出一个能击败关键词基线的最小对照。 [查看顺序与材料](/course/study/grounding-interface.html) #### 后续课程预备阅读 这些材料已归入第四、五、六讲的 Deepnote 项目；从对应课程继续阅读，不属于第三讲优先实验。 - [L05 · CLS 01 · 序列目标与共享状态 ↗](https://deepnote.com/project/841ec8e7-e352-4840-b628-d3742b03d6d0/notebook/b1c8e2fd764441e8820b808fc40ec3cb?utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_content=b1c8e2fd764441e8820b808fc40ec3cb&utm_term=get_notebook) - [L06 · CLS 01 · 训练目标与资源账本 ↗](https://deepnote.com/project/2ff4b87b-2904-4b9c-b9e9-bdbd72962691/notebook/e2c2fce2f81b40d59356bfe7a63361b0?utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_content=e2c2fce2f81b40d59356bfe7a63361b0&utm_term=get_notebook) - [L04 · CLS 01 · 从条件多解到生成目标 ↗](https://deepnote.com/project/6f83a923-d155-47be-be58-680db701ff7f/notebook/694b7a43ea4948f5a197c014c2fbad3b?utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_content=694b7a43ea4948f5a197c014c2fbad3b&utm_term=get_notebook) - [L05 · LAB 01 · 序列状态与预测目标 ↗](https://deepnote.com/project/841ec8e7-e352-4840-b628-d3742b03d6d0/notebook/ec403d28cc2c400ba661cd270588669f?utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_content=ec403d28cc2c400ba661cd270588669f&utm_term=get_notebook) - [L06 · LAB 01 · 同一次更新，多个数据分片 ↗](https://deepnote.com/project/2ff4b87b-2904-4b9c-b9e9-bdbd72962691/notebook/6cbbfbeaa7b941c3af8063f4ca5969f8?utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_content=6cbbfbeaa7b941c3af8063f4ca5969f8&utm_term=get_notebook) - [L06 · LAB 02 · 训练内存与计算组织 ↗](https://deepnote.com/project/2ff4b87b-2904-4b9c-b9e9-bdbd72962691/notebook/56ea4de667c74a84a7be00689c8de2d9?utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_content=56ea4de667c74a84a7be00689c8de2d9&utm_term=get_notebook)[三部分导读与课堂目录](/course/guide.html)[返回课堂主讲](/#/l3-r2-p01/0)