第一次寫論文，需要知道的...
學(xué)術(shù)論文到底怎么寫才能發(fā)表？此篇內(nèi)容手把手教大家如何快速的寫好科研論文并順利發(fā)表。
內(nèi)容針對的是論文的寫作要求，需要畢業(yè)論文的朋友也可以參考寫作方法，內(nèi)容包括了：從如何調(diào)研確定topic，如何多快好省做實驗，如何翻過論文寫作的山。話不多說，直接上干貨！
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一、如何調(diào)研確定topic
什么是好的topic，就如同尋找網(wǎng)易云音樂的小眾歌手：
01:越直觀簡單越好：簡單意味著自己領(lǐng)域知識的學(xué)習(xí)成本低，例如NLP的文本分類，CV的人臉識別
02:越小眾越好：越小眾，說明研究的人越少，研究競爭難度低，例如醫(yī)學(xué)和CV結(jié)合的方向，NLP和生物信息(例如藥物挖掘)的交叉方向
(一）如何調(diào)研確定topic
如何去尋找小而美的topic，要走金山里面找金子。
step0: 確定含金量最高的信息源
翻所在領(lǐng)域近三年的頂會文章，NLP領(lǐng)域主翻ACL/NAACL/EMNLP的頂會文章，CV主翻CVPR/ECCV/ICCV的頂會文章，機器學(xué)習(xí)主翻NIPS/ICLR/ICML，圖與數(shù)據(jù)挖掘主翻KDD/WWW/SIGIR。
step1: 只看論文標題，確定10-20篇準備看摘要的論文
瀏覽找到頂會文章的paper title list，根據(jù)直觀易懂且小眾原則排序選出10-20篇論文看摘要。
step2: 看10-20篇準備看摘要的論文
找到3-5篇摘要看的懂的論文，仍然是直觀易懂且小眾排序原則。
step3: 精讀3-5篇論文，確定研究的topic，找到一個覺得我可以的topic
精讀3-5篇論文，對每篇論文所涉及的topic回答下面幾個問題：
這個topic目前3-5個公認baseline以及公認的evaluation datasets是什么；
這些baseline是不是卷到特別復(fù)雜；
datasets是不是刷到特別飽和；
代碼是不是自己很快可以看懂一鍵run起來。
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（二）如何確定idea
空想無用，實踐才能出真知。
step0:平地不好起高樓，找到好的代碼
確定topic之后，搜索相關(guān)baseline的開源實現(xiàn)代碼，評判原則readme完善，看的不吃力，跑起來容易。
step1:紙上得來終覺淺，覺知此事要躬行
確定好的開源代碼實現(xiàn)后，對比原始論文，把對應(yīng)的實驗都跑一遍，看看能不能復(fù)現(xiàn)論文實驗效果。
以及對實驗的數(shù)據(jù)集多做error analysis和case study，反復(fù)實驗和分析數(shù)據(jù)，洞見到提升點，能找到提升點，自然就可以產(chǎn)出idea。
step2: 多多討論，尋求合作
獨立科研能力雖然重要，但是對于小白更需要找到好的合作者和引路人，和相關(guān)論文代碼作者多發(fā)郵件討論問題，甚至可以邀約合作。
也可以多找靠譜的師兄姐同學(xué)討論，一個人干很容易迷茫。
在討論和合作中，可以更加明確idea，當然記住idea也要謹慎透露，防止idea被剽竊。
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二、如何多快好省做實驗
工程思維，快速迭代。
step0:0-1 階段，快速驗證想法
萬事開頭難，確定idea之后，要快速實現(xiàn)idea驗證想法沒有問題，如果沒有問題，自然一順百順。
如果有問題，解決方法如下：
首先，最小迭代原則，自己的idea最好是在基礎(chǔ)代碼上的逐步迭代，確保實驗不順需要分析考慮的對象最少化。
其次，勇于跳坑，如果某次的實現(xiàn)發(fā)現(xiàn)經(jīng)過一段時間努力后沒有效果并且分析不出，及時跳坑，考慮換一個代碼baseline實現(xiàn)，甚至要重新review討論idea。
step1: 1-10階段，完整solid的實驗方案
實驗越全面翔實，論文中稿概率越大，一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)method+實驗部分接近論文頁數(shù)限制，基本可以中稿。
開了好頭，接下來是最見邏輯和思考的階段，初步想法驗證后，需要擴展實驗和分析。
如何擴展實驗，借鑒baseline對應(yīng)論文的實驗setting，確定自己要做哪些ablation study實驗以及補充哪些數(shù)據(jù)集的實驗；
如何進行分析，分析最關(guān)鍵的是要解釋出自己的實驗效果如何好，一般針對自己argue的幾個點，給出定量的曲線統(tǒng)計實驗或者定性的case study實驗。
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三、如何翻過論文寫作的山
先寫再改，盡量降低自己的學(xué)習(xí)曲線和執(zhí)行難度。
Tips:這份操作手冊的核心就是以平滑的學(xué)習(xí)曲線完成自己的第一篇論文，一回生二回熟，一回生很重要。
step0: 模仿式寫作
模仿實驗中對比baseline的幾篇文章組織和寫作，優(yōu)先把intro method和experiments部分寫完，這一步先把內(nèi)容都堆砌上再說。
step1: 梳理邏輯，討論修改，明晰文章思路和邏輯
多尋求外部幫助，找到畢竟senior的人幫你看幾遍文章，找到你文章中的明顯的行文和邏輯問題；
找不到senior的人看，也可以找同等水平甚至門外漢看，這里就是跟著他們讀帶他們理解你的意思，這個過程中，自己同步可以發(fā)現(xiàn)自己的邏輯漏洞；
實在沒人看，那就是自己化身reviewr反復(fù)challenge自己。
總結(jié)，這一步的修改，是找到反饋，迭代修改幾輪，讓自己文章的主線和思路清晰起來
step2: 格式調(diào)整，語言潤色
內(nèi)容基礎(chǔ)框架和思路確定之后，就是文章的美化了。
首先是格式，嚴格按照所投會議或者期刊的要求調(diào)整好自己論文的格式；
然后語言，這里推薦quillbot，開會員直接可以幫你改寫到地道。
最后是圖表，圖表多學(xué)習(xí)其他頂會文章的圖表范式，美化好自己的圖表，尤其是圖，一圖勝千言
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180篇AI論文講解課
以下是論文寫作干貨詳細大綱
《180+條AI論文講解課》
CV篇
CV baseline —— Alexnet
1. 圖像分割 —— FCN
2. 目標檢測 —— YOLO V3
3. GAN —— 原生GAN
4. OCR —— CRNN
5. 輕量化網(wǎng)絡(luò) —— MobileNets
6. CV-transformer——VIT
7. 人臉識別——Eigenfaces
8. 三維重建 —— Alexnet
NLP篇
NLP baseline —— Word2Vec
1. 信息抽?。麑嶓w識別） —— LSTM
2. 信息抽?。P(guān)系抽?。?—— CNN_for-re
3. 預(yù)訓(xùn)練模型 —— Transformer
4. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) —— Nord2Vec
5. 文本匹配 —— DSSM
6. 機器翻譯 —— Luong NMT
7. 情感分析 —— TextRNN
8. 閱讀理解 —— MRC model
9. 對話系統(tǒng) —— jointBERT
10. 強化學(xué)習(xí) —— DQN
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180篇AI論文講解課