如何揭晓论文?

 华体会体育名校展示     |      2021-11-27 01:26
本文摘要:第一步. 调研、入门1. 确定一个感兴趣的大领域,好比漫衍式系统或者机械学习,或者深度神经网络。读这个领域经典算法和技术,也可以是几本比力好的书,读完然后再实践实践,动手加深明白。 这个历程做完就算是开端入门了。2. 找该领域的顶级集会,好比系统领域的有OSDI、SOSP,机械学习的领域有ICML、CVPR,深度学习的有NIPS、ICLR等等,可以搜CCF集会推荐列表看各领域的顶会列表。

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第一步. 调研、入门1. 确定一个感兴趣的大领域,好比漫衍式系统或者机械学习,或者深度神经网络。读这个领域经典算法和技术,也可以是几本比力好的书,读完然后再实践实践,动手加深明白。

这个历程做完就算是开端入门了。2. 找该领域的顶级集会,好比系统领域的有OSDI、SOSP,机械学习的领域有ICML、CVPR,深度学习的有NIPS、ICLR等等,可以搜CCF集会推荐列表看各领域的顶会列表。然后看近几年这些顶会的论文,因为这代表了最新的研究热点,咱不是说一味的追热点啊,究竟对于初学者没有足够的领域专业配景,追热点是最快的方法。

因为热点往往是该领域最亟待解决的问题,往往是生长最快的小偏向,也最容易发生新结果。如果是老问题,人家都研究十几年了,给你留下的待解决的问题就很少或者不是很重要。

固然如果是有几十年履历的研究者就不必追热点,他们知道该领域哪些是fundamental的问题,哪些是最值得研究的问题。3. 读了这些前沿论文后,确定一个小偏向,好比漫衍式系统是个大偏向,小偏向可能是机械学习漫衍式训练;大偏向是深度学习,小偏向可能就是graph embedding;大偏向是机械学习,小偏向可能是半监视学习等等。确定小偏向的历程是个知识不停积累的历程,很是重要,这需要你对大偏向有许多相识,对小偏向有更深入更全面的明白,需要读好至少100篇以上论文,需要你知道该小偏向的研究希望历史,这需要你知道该小偏向别人都在哪方面做事情,做该小偏向的顶级研究组都有哪些,他们正在干什么。

第二步. 发现问题这步超级难,如果发现了个好问题,那就是乐成的一半。这个问题最好是重要的、本质的、没有直观解决方法的。

4. 确定小偏向后,你需要阅读大量的这个小偏向的论文和相识开源项目,再不停聚焦,再确定一个要革新和优化的小小偏向,这个可能就是论文的主题。小小偏向可能是机械学习漫衍式系统中的parameter server通信模型,可能是dynamic graph embedding等。然后就要更聚焦地读这方面的相关论文,这时候论文就比力少了,几篇到几十篇到几百篇都有可能,这些论文要精读,花几个月时间研究一篇论文也不为过。5. 挑几个重要的论文事情实现,也可以找开源的运行跑一跑试一试,idea往往从实际运行中来,光靠读是不行的。

这个跑一跑可能需要你实验差别的运行情况,差别的workload数据集,差别的应用场景等。好比,parameter server(PS)模型在当地集群上跑是不是和paper声明的一样、在异构的动态性极强的集群情况下效果怎么样、除了paper提到的算法处置惩罚其他算法的时候效果怎么样、除了paper提到的数据集换另外一类数据集怎么样;graph embedding方法处置惩罚麋集图和稀疏图都怎么样,处置惩罚动态变化的图怎么样,等等吧。你要发现X方法仅在a情况下好用,在b情况欠好用。

这个就是发现问题的历程。固然,没履历的研究者可能很难想到多种情况、多种workload、多种应用场景,这就需要积累。

另外一个发现问题的方法是从实际生产中来,这个固然是最好的,可是往往是大企业情况下才有这个条件。6. 确定你发现的问题还没有被解决。这又需要广泛的阅读和调研,可是问题已经很聚焦了,搜索也会很容易,用你特定问题的关键字在google 搜索(这里强烈建议用google,其他搜索引擎基本搜不到),找到解决相关问题的论文。

看看这些论文是不是已经解决了该问题,如果解决了,你有两种方案:第一,该问题已经解决的很是好了,放弃解决该问题。第二,该问题的解决方案另有问题,我另有更好的措施。我建议后者,最起码只管实验实验。第三步. 分析问题7. 分析问题发生的本质原因。

这个往往和第5步发现问题同时举行。这一步靠的是功底和积累,靠的是对问题的明白水平。明白的越深刻,分析的越透测,你之后发生的解决思路就越有可能正确和有效。

好比漫衍式机械学习的PS模型在异构情况下、和在处置惩罚数据不匀称的情况下就欠好,本质原因是其同步的集中式通信模型,造成PS集中服务器往往需要等候。传统graph embedding方法接纳批处置惩罚模式,需要graph的全局信息做embedding,固然无法应付动态性很是强的局部更新情况。8. 基于分析,就是对该问题的深刻明白,发生革新的idea。这个可能很难,可能靠运气,但我以为更多的是靠对问题的明白水平,明白的越深刻,本质原因抓的越准,就越可能发生创新idea。

读过一本先容google企业文化的书,google产物的乐成,既不是靠技术能力,也不是靠用户需求,而是靠技术洞见(insight),这就是对问题本质的深刻明白。好比,PS模型在某情况下问题的本质原因是集中式的同步模型,那么我们就可以提出实验异步通信的模型的idea。

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分析能力跟小我私家的批判性思维、独立思考能力都有关,而这正是中国人欠缺的,可以通过读有深刻看法的书籍文章、经常提问来磨炼。第四步. 解决问题9. 实现你的idea,做大量实验验证。这需要动手能力,需要编程能力,需要坐得住。10. 验证你的解决方案,凭据实验分析不停优化你的方法。

做了大量试验后,获得了若干效果,可能是欠好的效果,可是不要一下子否认自己的解决方案,这不能说明你的idea欠好用。一个好的方法往往经由千锤百炼,同样,你的idea通常不会一下子就乐成。需要你凭据实验效果分析欠好的原因,然后基于你的明白革新方法,这是一个重复不停迭代的历程。

好比,你发现异步PS模型效果还不如原来的呢。那么关键的是,你要问自己为什么?为什么理应提升的却没有提升?你要看实验运行的日志,看看是那里慢了,差在那里,最后你经由不停的实验、分析、思考,你发现了,你提出的异步PS模型虽然没有了等候开销,可是盘算的有效性却降低了,效果整体性能反而下降了。那么你下一次迭代就要想怎么把这个盘算有效性提上来。

我又有了个方法,可以评估每次盘算的有效性,然后把盘算资源都投到有效性高的盘算上。OK,idea不错,那么怎么评估有效性呢?不能开销太大,否则又得不偿失了,你可能想到了一种近似地评估方法。重新实现后,发现效果还不错。

OK,恭喜你!你可以准备发论文了!整个研究历程,导师将起到关键的作用。导师可能会给你个问题,这是难能难得的,基本帮你做了一半的事了,否则你可能需要花上一年时间找问题。

然后整个研究历程,都是在导师的引导下举行,需要定期向导师汇报,与导师讨论idea和请导师分析实验效果。最好自己也要经常找同门讨论,而不是闭门造车。第五步. 撰写论文11. 设计你的论文,草拟论文的骨架。

每一章都写啥,每一段都写啥,实验都做啥。论文的逻辑往往比语言重要的多,逻辑合理的论文更易读懂,纵然咱华人有天生的英语语言缺陷,可是好的逻辑就可以弥补这个不足。

写论文就和讲故事一样,怎么能把一个事说明确,不那么简朴,甚至说很难,需要不停磨炼。写完给老师看,老师同意后举行下一步12. 写作论文。这个就是凭据骨架填肉的历程,可是这一步也不简朴,特别对于英语欠好的同学,写出来的工具简直是不忍直视、不堪入目、毁人三观。

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最近上海某高校老师辱骂学生这事就是因为这个,我可以说,我每次看到学生论文也都是这个心情,给学生通宵改论文在家里一边改一边骂,可是劈面对学生还是要以勉励为主,要耐心,要耐心,要耐心,努力压制自己的怒火,以平和的心态资助学生提高,期望他下次能给个更好的版本。可是往往事与愿违,看淡点吧,仅求写作态度好点就行了,究竟这不是一朝一夕能提高的,需要你不停积累。

有几个写作的方法吧。第一,不要自己想固然,对于不确定的句型,用“”扩上上google搜,看看你这句型有几多人用过,如果没有几小我私家用,那就别用,换个写法。第二,读别人论文时,遇到好的句型就记下来,不停积累才气提高。第三,制止一切语法错误,我以为这个是可以做到的,现在网上那么多工具都可以用。

语法错误都制止不了那基本就是态度问题。遗憾的是,我很少遇到能制止语法错误的学生,我生气往往是因为态度问题,而不是能力问题。第四,只管用短句用简朴句子,别用长句。

你写论文是为了让别人明白你的方法,不是写文艺作品,能说明确就行。13. 提炼总结,革新方法。写作的历程也是屡顺自己思路的历程,写作的历程中往往也能发现自己方法的毛病,那么就要继续回到8,重新思考解决方案,又或者你发现需要补实验来支撑你的论点,那么就继续实现系统做实验,获得实验效果。14. 关于实验。

怎么做实验是学生总问的问题,怎么做科学实验也是一个很重要的问题,有对照组、无偏的、定量的,这些都是科学实验的重要要素。如果有解决该问题的其他方法你首先要说明你的方法更好,至少在某一方面更好,这其中可能要涉及到差别的执行情况,或差别的算法数据集。然后设计实验说明你的方法幸亏那里,用实验数听说明,好比异步PS和同步PS对比。然后你要进一步用实验数听说明,异步PS的有效性也提高了,如果不思量有效性的话那么效果就欠好。

然后你的方法是否有些重要的超参数,试试variation导致种种效果。在实验效果展示方面,要学会用种种工具画种种图,把重要的因素用可视化方式体现出来。第六步. 投稿和看待审稿意见15. 接下来就是投稿。

选一个合适的集会或期刊投稿,这个可以听老师的,老师基本有这方面的知识,凭据你事情的偏向和档次选择合适的去处。确定好了哪个集会期刊后,就需要根据集会期刊要求来整理论文花样,latex是必会的工具了。

之后赶在deadline之前提交论文,这个最后的几天可能很痛苦,因为你的论文和方法总有革新的地方,老师的要求会让你最后几天是最忙的几天。16. 看待评审意见。接下来是漫长的等候,集会一般是2-3个月的时间,效果可能是吸收也可能是拒掉,相比于效果,更应该看评审意见,看看这些意见是否合理,是否能解决,无论是吸收还是拒绝,然后接下来就再次回到解决问题的部门,再次开始优化方法的历程。

如果是吸收了,那就可以准备订机票开会旅游去了。如果是拒掉那一般是有比力大的问题,那就再仔细深思下一下你的方法。继续优化,还是降低档次投个差点的会,就看你导师的了。


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