研究生階段遇到了放養(yǎng)型導師該怎么過？
地球人都知道，現(xiàn)在AI專業(yè)很火，其中尤以機器學習方向人氣最高。
分享一下我的心得，先抓主要矛盾：
從選題→看文獻找創(chuàng)新點→行文→查重→交稿→答辯這個流程來看，90%同學都是卡在選題和創(chuàng)新點。
01、論題
俗話說得好，“題好一半文”，學術(shù)論文能否選取一個好選題，是論文寫作工作能否順利完成的重要基礎(chǔ)。
文科類研究生撰寫學術(shù)論文應(yīng)當從選好論文標題做起，通過對論文選題的錘煉，學會從整體上把握學術(shù)論文的水平，這也是培養(yǎng)提高自身研究能力的基本要求之一。
選錯論題，做了多少準備工作都沒用，在這種導師放養(yǎng)的大環(huán)境下，臨答辯前幾天論題被導師推翻重來的慘案實在太多了....
如果你目前對自己的論文選題毫無想法，建議先確定一下，自己對專業(yè)哪一部分內(nèi)容最感興趣，然后上知網(wǎng)搜索一下相關(guān)文獻材料，
關(guān)于選題是否好寫，這里有一個重要坐標可以參考，那就是各大頂級會議的收錄情況，比如ACM CIKM、ICLR等，他們通常代表著學術(shù)界的風向標
主要是看兩個指標，一個是自己研究方向的論文收錄篇數(shù)，第二個是收錄排名歷史對比
例如GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在20年底舉辦的ACM CIKM上，GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）成為最大趨勢，ICLR 2020?提交論文的絕對高頻詞中它排名第7位，相比于ICLR 2019提升了13位。
從數(shù)據(jù)來看，這是一個熱門且相對好發(fā)論文的選題。
02、創(chuàng)新點
閱讀了海量的文獻，但是找不到創(chuàng)新點，即使想出點子，一搜都發(fā)現(xiàn)有人研究過了，即使沒研究，發(fā)現(xiàn)在模型上一跑，結(jié)果效果稀爛..........
怎么將已有模型運用在自己的項目上，怎么設(shè)計符合自己方向的模型？
Introduction部分該怎么寫？baselines怎么與時俱進？參數(shù)實驗，效果&性能實驗，消融實驗怎么解決？
anyway，這些說起來可以說3天3夜了，我花了十幾個小時，給大家準備了一套免費資料，全部看完，寫篇優(yōu)秀論文不在話下。
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