这篇博客记录了作者作为深度学习新手，研读Mean Teacher论文及实践的过程。通过理解深度学习基本概念，如softmax和卷积神经网络，作者尝试翻译并理解论文，同时参考了莫烦的教程。在GitHub上实践代码时，遇到了环境配置、版本兼容性以及GPU资源的问题。尽管遇到挫折，但最终在服务器上成功运行了代码，并意识到持续学习的重要性。
最近一个月刚接触深度学习，导师给了一篇论文（mean teacher）让我先理解然后跑论文里面的代码，这个过程中我出现了很多问题，借这篇blog记录下来，也是鼓励自己接着学下去。
- Mean Teacher 的论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.01780；
- Mean Teacher 的 GitHub 地址：https://github.com/CuriousAI/mean-teacher/
首先，拿到论文后，因为太久没有使用英语，简单的句子还能理解，出现很复杂的句子就束手无策，所以只能一句一句的翻译，深度学习里面有很多的名词需要去了解比如说softmax、卷积神经网络、半监督模型包括论文里面的 mean teacher ，有道把它翻译成“吝啬的卑鄙的老师”，当然在这里的mean其实是平均的意思，因此，只是翻译强行理解不可取，所以必须要先学习理解深度学习里面的概念。
我看的是莫烦的教程，莫烦网页https://morvanzhou.github.io/
在B站和优酷上都有，感觉莫烦的教程对我这种刚接触深度学习的菜鸟来说还是很有用的，一些概念如过拟合、欠拟合、正则化都是能简要介绍。看完了他对基本概念的介绍，手动的把论文的翻译修改一遍，这样边写边理解论文（网上也有一些推荐论文应该怎么读的blog也很有用）。虽然还不能全部理解透彻，但是已经能在自己的脑子里有一个大概的印象
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