入职新加坡国立大学之前，哥大计算机视觉博士总结五年研究生涯(5)

1.5 上课没那么重要
第一学期，选DSP，纯为了考qualify exam修的，跟我日后的研究，基本不搭噶。我第一学期还修了机器学习，机器学习我之前没有系统学过，学完还是受益良多。但为了达到学分要求，我博士期间，被迫修了14门课，第四年还在上课……我的感觉是，CV是实践科学，上课没那么重要，很多时候甚至是浪费时间。我觉得值得选课去学的，可能就是机器学习，算法，就够了。搞CV方向的，与其上门CV，还不如自学网上教程，亲身参与几个项目，学的更快，对书上的知识有更深刻的理解。我觉得上课最大的作用，就是去了解这门学科，有哪些基本的概念和算法（所谓把unknown unknown变成known unknown），哪天你要用到他们了，需要把known unknown变成known known的时候，知道在Google里输入啥关键词去搜。
当然如果有时间，上些基础型的硬课，自然没啥；但对于博士生，时间本就紧张，就得做做平衡了，选些seminar的课比较好，一般主要就是读论文，做project。我后面陆陆续续带了很多低年级的学生，很多人学期伊始，觉得要多学些知识，选的都是硬课，学期过半，发现作业做不完，科研没时间，两头耽误，都是后悔不已…
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方向比努力重要
2.1 PhD选题
第一学期在课业，科研，qualify考试，适应国外环境，种种碾压之下，总算过去了……虽然痛苦，但只是工作量大，努力使劲就好了……第二个学期开始，2015年于我，关键词是迷茫，努力努力但怎么也使不上劲的那种……
第二学期开始，重心主要集中在research上了，跟导师的meeting也从一月一次变成了每周一次，有幸得导师亲自调教各种真正做科研的能力了。导师给我定了个新的项目，深度学习下的incremental learning。这其实是个很难的问题，现在5年后来看，都没有被很好的解决；亦没有一个标准的benchmark，也就是说，其实大家还没有定义好这个问题；记得导师那会儿说，if you can formulate this problem，这个问题就已经解决70% 了。
结果忙忙碌碌几个月，研究了很多文献，做了很多实验，还是没有太大的进展，就是感觉很迷茫了，不知道下一步该干嘛。幸运的是，到5月份，导师让我跟师兄一起参加一个叫THUMOS的比赛，这其实又是个新的项目了；开始我还觉得，已经忙不过来了，哪有时间再多一个项目，后来庆幸参与了这次比赛，开始了我做video这个方向的科研生涯。