机器学习中的数学理论知识，如何落实在实际项目里？
背景
本人是一枚机器学习初学者，应公司要求完成某目标识别项目。前期学习了许多数学知识。
我理解数学知识在机器学习领域中的作用是：
1.自己搭建神经网络结构：但是现在都是使用像是yolo，ssd之类的结构，自己搭建结构还有必要吗？
2.调整参数：我们可以根据训练时的各种参数（如loss值等）调整参数，但是怎么和这些数学理论结合起来呢？
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评论（1）
1，看自己实际需求了，如果yolo，ssd不能满足你的部分需求，你可能就需要迁移学习。所以，是否自己搭建，搭建多少取决能否解决你的问题。当然，有些项目可能会有特殊要求，不能使用某些东西，这个就不是你能决定的了。
2，多做项目，自然就知道了。