大家好，我是DASOU。很多朋友在剛開始做研究的時候，經常會有找不到研究突破點的感覺。在這里分享一個文章，分享給大家一些經驗和技巧，幫助大家更好的科研。
1.多讀文獻加總結是科研有突破的重要途徑。建議從早期的文章開始讀，讀的時候想象自己穿越回當時，能不能發(fā)現(xiàn)問題在哪里，有沒有什么新的想法。然后再找后面的文章查對一下，看看自己的想法對不對。通過這種方式促使自己學會發(fā)現(xiàn)問題，找到創(chuàng)新點。
2.多閱讀一些專業(yè)的審稿意見，訓練自己的鑒賞能力。很多未解決的問題都能從審稿意見中發(fā)掘出來。歡迎關注我的系列視頻欄目「從審稿到中稿」，帶大家從審稿意見中發(fā)現(xiàn)問題，最終實現(xiàn)中稿。3.多讀讀arxiv，最好培養(yǎng)定期翻看arxiv最新文章的習慣。很多厲害的文章都會先放在arxiv上，而做研究掌握一個好的timing至關重要，早點入局就能搶到先手。另一方面，arxiv上很多文章做的不夠好，問題沒做完，自己多想想努力一下就能有更好的結果。當然別忘了引用arxiv的文章并討論區(qū)別。4.培養(yǎng)自己對科研問題的格局把握，具體說，判斷一個問題是三個月之內可以解決的，還是三年可以解決的，還是三十年也解決不了的。不要憑自己的主觀臆斷來判斷，多看看大佬怎么說。如果很多大佬都覺得一個問題三年之內可以解決，并且很有趣，那么就是一個很好的入手問題。5.題主說，看到很多論文準確率都很高了，不知道該咋辦。這是個新手非常常見的問題，我想引用一個著名的比喻來回答。一個問題的模型，就好比一架很復雜的波音飛機，有幾百上千個按鈕，有的重要，有的不重要。你現(xiàn)在看到的，就好比看到有那么一架飛機飛的很快。但是更有意義的問題是，你對這架飛機的性能完全了解嗎？哪些部分是真正起作用的？能不能造一架更簡單但是飛的更快的飛機？如果不能，瓶頸在哪里？這架飛機是不是足夠魯棒，在任何條件下都能飛得很好？6.題主說準確率已經很高了，比如說達到了95%。一個事實：如果把5%的錯誤樣本拿出來構成一個數(shù)據(jù)集，那么它的正確率將是0%。所以關鍵不在準確率多高，而在失敗的樣本是不是重要。在真實的自動駕駛或者機器人中，有1%的失誤可能會導致很快報廢。7.永遠關注交叉領域或者新領域，并大膽提出新想法。可能新想法會被另一個領域的人爆錘，不要灰心，這是常態(tài)，并不要怕碰壁成為作為阻止你學習的理由。不要自己給自己設置壁壘。8.可能導師會覺得研究另一個領域會投入很多資源（比如算力或者他開會的時間），但是他擋不住你學習另一個領域的論文。資源可以受限，但是思想不會受限。特別是一個領域的突破性進展，往往可以影響其他領域。9.把卡住自己的問題記錄下來，之后會有意想不到的影響。我跟swin transformer(今年獲得了比best paper很難得的馬爾獎)的作者聊過，他們是怎么想到swin transformer的？他們說，之前就有想過把self attention替換cnn，但是瓶頸是計算量會大很多，看到谷歌出了vit，算的很快，解決了他們之前的瓶頸，就是self-attention也可以很快還很好，這樣他們就產生了swin的想法。10.人的創(chuàng)造力是無窮的，科研更多是一種文化，比賽才要刷點。比如同一屆的會議有很多論文在imagenet上點數(shù)都差不多，但是都各有亮點。百花齊放，百家爭鳴，而不要內卷。11.多復現(xiàn)一些代碼，很多論文都是表面好看，實質代碼一跑就有很多問題。12.歷史是會循環(huán)的，舊的領域的突破往往可以適用于新的領域。因此多看看經典論文很有幫助。13.要掌握一門到兩門可以泛化的，經過大量事實驗證有效的方法論。舉個例子，比如加速計算的cuda編程等一系列方法，在不同的領域都可以試用。14、很多好的idea都是在討論和碰撞中產生的。盡量多和研究者討論，方式不限于（4）參加一些國際頂級學術會議，不需要發(fā)表論文也可以參加15、沒有比較就沒有傷害，把同一個頂會做同一個任務的論文放到一起，高下立判。16、想到什么好的idea，馬上去試，不要猶豫。沒有不好的idea，只有不明確的idea。
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