text: 深度学习的目标是让机器能够模仿人类的视听和思考能力，更接近于人工智能的本质。深度学习在多个领域都有广泛的应用和突破，例如搜索技术、数据挖掘、机器翻译、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、医疗健康等。
  insight是指从数据中发现新的知识或规律，从而提高模型的性能或解决新的问题；一般是那些基于深刻的理论分析和洞察，解决了某些根本性或普遍性的问题，具有创新性和普适性的想法或方法。
  例如，卷积神经网络（CNN）利用卷积层来提取图像的局部特征，解决了传统神经网络中参数过多和过拟合的问题；自注意力机制（Self-Attention）利用注意力权重来计算序列中不同位置之间的相关性，解决了循环神经网络（RNN）中长距离依赖和梯度消失的问题；残差网络（ResNet）利用跳跃连接来实现深层网络的有效训练，解决了深度增加导致的梯度弥散和性能下降的问题。这些insight技术都是基于对深度学习问题本质的理解和分析，提出了新颖而有效的解决方案，对深度学习领域产生了重大的影响。
  engineering trick是指那些通过实践、试错、调试等工程化手段来提高深度学习模型性能或效率的技巧或方法。engineering trick 的特征是实用性、通用性和可复用性。
  这些技巧或方法通常没有明确的理论支撑或证明，但是在实验中表现出了一定的效果。例如，批量归一化（Batch Normalization）通过对每个批次的数据进行归一化处理，加速了深度网络的收敛速度；Dropout通过随机丢弃一些神经元，减少了过拟合的风险；Adam优化器通过动态调整学习率，提高了优化过程的稳定性和效率。这些engineering trick技术都是基于对深度学习问题实际情况的观察和尝试，提出了一些有用而灵活的工程化方法，对深度学习领域也起到了一定的促进作用。
  当然，以上方法并不是绝对的，也不是唯一的。有些技术可能既有一些 insight，又有一些 trick。有些技术可能在某些方面具有抽象性、普适性或者可解释性，在其他方面则不具备。有些技术可能在刚出现的时候被认为是 trick，在后来被证明或者发现了其背后的 insight。
  没有trick调好结果，大家往往很难去欣赏某个工作的insight；而没有insight，纯调trick的工作也很难成为经典。从正面说，任何一个能够奏效的trick背后，都很有可能藏着某种insight，只不过作者未必能将它传递出来，读者也未必能够完全理解它。适用范围越广的trick，对应于某种insight的可能性就越大。
  有时候，两者之间的界限并不明显，因为一个技巧可能是基于某种直觉或假设，而一个 insight 可能需要一些技巧来实现或验证。