关于神经网络开始入门后不知道力往哪处使的疑问

楼主现在处于刚开始看别人写的代码的阶段，跟着kaggle上面一些已经结束的图像识别的比赛别人写好的排名代码一行行看过去，同时也有自己看教学比如现在在看的d2l，但是现在总是在使用kaggle也总是停留在看代码的环节，没有办法也不知道怎么拓展或者了解怎么拓展，比如有哪些可能的方向或者可以从哪些地方继续下手，感觉到很迷茫，有没有什么方法能找到一条清楚的前进的路线呢

我感觉你不是神经网络没入门，你大概是写代码没入门。
写代码入门了的人学东西很有条理，花几个小时看一遍tutorial，然后git clone一个现成的边改边跑，再然后直接开始写想要的东西，不懂了上网查。

找几个经典的模型结构，边查边写，自己实现一遍结构，可以在简单的数据上跑通training loop，就算入门了。

可能你不适合搬这块砖

还是卷leetcode来的直接

找感兴趣的论文，然后去复现开源了的代码，再对比性能，看复现结果