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          沒有導師的指導,研究生如何閱讀文獻、提出創(chuàng)見、寫論文?

          共 5130字,需瀏覽 11分鐘

           ·

          2020-12-17 18:13

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          來源丨知乎問答
          編輯丨極市平臺
          本文僅用于學術分享。若侵權,請聯(lián)系后臺作刪文處理。

          極市導讀

          ?

          研究生的導師放羊式培養(yǎng),不給予指導,這種情況下該如何有效的去閱讀文獻,撰寫論文,有什么實用的方法和需要注意的細節(jié)點。本文總結了知乎該問題的精華回答,幫助正在迷茫中的同學們。?>>加入極市CV技術交流群,走在計算機視覺的最前沿


          回答一

          作者丨微調(diào)


          我特別能理解提問者的感受,因為很多同學都可能有以下幾個需求:

          • 畢業(yè)有論文要求,但老板幫助不大(如研究方向不同或忙于行政事務)
          • 雖然畢業(yè)無論文要求,但希望通過發(fā)表論文來提升自己的職場競爭力(尤其是特定學科)
          • 希望通過做研究和發(fā)表來爭取國外的博士機會(論文已經(jīng)是某些學科的申請必備品)

          我們可以把問題簡化為:如何「獨立」在1-2年的時間中做出可發(fā)表的科研成果。如果可能,最好在高水平的會議或期刊上發(fā)表文章。此處的獨立更多指的是沒有導師或資深研究員指導,但我依然建議盡可能與其他小伙伴合作討論、互相鼓勵,比如朋友同學,甚至是知乎上認識的網(wǎng)友,原因見后文。在明確了主題后,我們就可以把問題繼續(xù)分解為三個子問題:

          • 如何選題,
          • 如何研究,
          • 如何投稿。


          1. 如何選題

          選擇適合的研究方向是成功的一半,不要單純因為興趣而選定研究方向。因為要做獨立研究,首先要避開所有重器材的方向,比如做深度學習你作為個人是刷不過集團軍的--你沒有那么多計算資源。同理,粒子對撞啊、高能物理、基因測序這類實驗性研究都不適合獨立研究,所以本文更適合輕資源學科的同學參考(如計算機科學中的特定方向、應用數(shù)學等)


          第二點就是選擇適合自己的方向。大部分基礎學科如數(shù)學、物理等都需要多年的知識積累以及導師指導,因為導師的輕輕一點就可以省掉了數(shù)天甚至數(shù)個月的瞎想。因此盡量選擇一些參考材料豐富,個人知識積累較多,且容易入門的方向。以計算機領域為例,大部分理論性的方向都很難啃,做系統(tǒng)也很難(周期很長)。所以要想能做的動的話,建議選擇應用型和交叉型方向。比如A算法在B領域的應用,如何將C算法改良后應用于D問題上。類似的包括“推薦系統(tǒng)在xxx方向上的應用”,“用xxx算法來解決推薦系統(tǒng)中的xxx問題”。尤其對于編程能力很強的朋友來說,復現(xiàn)經(jīng)典算法的過程中就很容易想到新的點子。


          選題的第三點就是要讀幾篇該領域的經(jīng)典文章,試試水深。換句話說,就是看看自己能不能大概讀懂,知識的空缺有多大,離能夠獨立成文還有多遠。如果某一領域的文章都有大量的公式推導且你的數(shù)學功底有限,那么就不建議選擇這類方向。讀綜述文章一般也是個很好的思路,這樣可以快速看到領域的邊界,也有助于縮小選題范圍。


          當然,興趣依然是一切的源頭,也是能不斷激勵你的后盾??偨Y來看,選題是一個平衡過程,是硬件資源+知識背景+個人興趣的綜合后的產(chǎn)物。其中任意一項如果是絕對短板的話,就很容易影響最后的產(chǎn)出。綜合要選擇一個自己有興趣,有一定的相關知識,資源要求不高,且寫作水平和領域論文不會相差太遠的方向。


          2. 如何研究

          當我們有了一個適當?shù)倪x題后,應該先讀該領域的經(jīng)典教科書或者綜述文章,比如推薦系統(tǒng)就讀推薦系統(tǒng)的入門教科書。教科書的定義是由外國大家寫的科研導向的教科書,不是那種“30天包會Python”。這類書的特點都是作者對領域有很深的把握,而且提供了足夠多的文獻供你獨立思考和拓展。我個人的經(jīng)驗是:


          • 一邊讀一邊記下自己天馬行空的點子,先不用想是否成熟,記下來再說。
          • 一邊讀一邊看能不能和其他領域結合,比如用集成學習或是graph mining做推薦系統(tǒng)。
          • 一邊讀一邊縮小自己的選題范圍,通過閱讀了解自己更擅長在哪個(章節(jié))主題上發(fā)力。大部分教科書都是分章節(jié)介紹內(nèi)容,而章節(jié)在一定程度上前后獨立。因此你可以著重挑自己讀著有趣的內(nèi)容深入了解。


          假設我們現(xiàn)在確定了一個小主題:“如何利用「集成學習」來提升「推薦系統(tǒng)」的「魯棒性」”。那么找到新的方向其實并不難,你需要:

          • 找到該領域常用的數(shù)據(jù)集(benchmark datasets)
          • 找到其他基線算法的實現(xiàn)(baseline algorithm implementation),一般在GitHub上搜索算法名就可以??梢哉易罱南嚓P論文的related works來追蹤領域進展。
          • 找一本集成學習的教科書


          第一步就是重現(xiàn)基準算法在常用數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn),這個將會是進行研究的重要參照物。如果某些基準算法沒有現(xiàn)成的實現(xiàn),你可以嘗試著動手寫一個--實現(xiàn)算法的過程往往就是找靈感改進的過程。等以上步驟做完后,你就可以考慮如何用集成學習來改進推薦系統(tǒng)。這個時候就可以參考集成學習教科書,分析不同算法的優(yōu)劣,找到哪些方法有助于提高魯棒性,再應用到推薦系統(tǒng)上去。跨領域交叉往往比在特定領域創(chuàng)新要容易,這個思路特別適合獨立研究者。


          3. 如何投稿

          首先一般投稿有期刊和會議,期刊一般內(nèi)容更加完善,但會議一般更加前沿,不同領域在意的不同。期刊一般是單盲(即審稿人知道你的身份,而你不知道誰是審稿人)。會議可能是單盲、雙盲甚至三盲(比如ICDM)??紤]到獨立研究沒有老板的背書,那么盡量避開單盲的投稿,因為你可能會從中吃虧。


          第二點就是考慮審稿周期,大部分會議的審稿都在1-3個月內(nèi),而大部分期刊的第一輪意見都需要3個月以上才會出現(xiàn)。所以時間敏感的話,建議優(yōu)先投會議,而非期刊。另一個常見的操作是會議論文在發(fā)表后經(jīng)過擴展(>30%)的新內(nèi)容再重投期刊,可以同時兼顧時效性和完整性。


          選擇投稿渠道也是對于新手非常不友好的環(huán)節(jié),建議多問問周圍的資深人士。新手投稿,尤其是獨立研究我一般會推薦投 1)主會短文(short paper)2)專題研討會論文 (workshop paper),如果非要投長文,建議把檔次選的低一些。比如計算機領域的獨立研究者第一次投稿可以選擇CCF推薦的C類會議長文,或者A或者B類會議短文或者研討會。一般來說從難度上看,長文>短文>研討會。切勿一上來就想搞個大新聞,一舉拿個A會長文,99.99%的情況下新手獨立寫稿是沒希望的。


          這一切的前提都是你的英文足夠好,這點是一切的前提。而寫作思路可以參考劉知遠老師的「劉知遠:如何寫一篇合格的NLP論文」(https://zhuanlan.zhihu.com/p/58752815)和「刀熊說說:怎樣構建有條理的學術論文?」(https://zhuanlan.zhihu.com/p/35717259)。最佳情況還是要和別人合作,即使他們和你一樣是新手也沒關系,畢竟是人多力量大,心理上有個依靠。還有一點就是新手獨立發(fā)文,在單盲的情況下更容易被拒稿,增加1-2個共同作者有助于減輕這種偏見,原因非常明顯就不贅述了。論文被拒稿是很常見的事情,作為獨立新手就更無法避免了,我建議大家好好讀讀「李?。赫撐谋痪苤笤摳陕铩梗?/span>https://zhuanlan.zhihu.com/p/57407004),從中學習如何根據(jù)審稿建議不斷修正和改進自己的文章。


          4. 總結

          理論上只要你方向選的合適,自身條件尚可,在堅持不懈的實驗、寫作、投稿、被拒、修改、重投后,總能慢慢走上正軌。如果幸運的話說不定還能在你的研究小領域打開一點局面,有一點知名度。


          獨立研究最大的成就感來自于「獨立」,在這個過程中,你會不斷的懷疑自己甚至否定自己,這也是為什么我建議大家能有人一起同行。但當你有所推進時,比如發(fā)出了第一篇不錯的文章,你會非常激動。因為你完成了自己的博士入門訓練,避開了民科式科研,在艱苦的環(huán)境中打開了一片局面,甚至還微微推動了科學發(fā)展。這比發(fā)表論文本身更有意義,你應該為自己感到自豪?:)


          有人或許會問,你這種說法靠譜嗎?會不會竹籃打水一場空?

          我只能說:“我試過了,是真的?!?/span>


          原回答鏈接:

          https://www.zhihu.com/question/23647187/answer/641748792


          回答二

          作者丨王鴻偉


          謝邀。今晚剛好收到一封郵件,如下:

          可以說和這個問題是非常相關了。導師放羊、實驗室散養(yǎng)是非常常見的現(xiàn)象,大家大可不必慌張。綜合來說,導師的不坑爹指數(shù)排名如下:年輕有為、待你平等的小老板 > 年輕有為、剝削你的小老板 > tenure、偶爾管你的中年老板 > 能力一般的小老板 > 放羊的大老板 >> 任何年齡段、沒能力還瞎指揮、限制你自由的老板。如果你的老板放羊,那屬于比較坑爹型,但還沒有到天都塌了的地步。這種情況下,你需要如下的自救:


          你首先要意識到,幾乎沒有完全原創(chuàng)的工作,最起碼任何論文都是有參考文獻的吧?做科研灌水當然是不好的,但是一開始就好高騖遠也同樣是不對的。科研的基本功需要扎實地訓練,而這種訓練需要你從模仿開始做起。一開始的時候idea的新穎程度低一些,工作量夯實一些,是完全可以理解的,因為你需要這樣的幾次完整的科研周期的訓練,才能成為一名合格的研究生。


          首先選擇一個你感興趣/有前途/有錢途/有人能帶你的大方向。優(yōu)先閱讀該方向里最近五年的survey(太老的可以不看)。鑒于計算機領域的發(fā)展速度太快,只閱讀survey是遠遠不夠的。你需要自行整理該方向相關的近三年的頂級會議(一般也就三四個),以關鍵詞搜索出所有的論文,然后盡可能閱讀一些你能懂的/和你想做的相關的/熱門的論文,增加對該領域發(fā)展現(xiàn)狀和頂級會議論文應該有的樣子的初步了解。


          你最好能找到可以和你一起學習的同學/可以和你討論的其他老板。idea的誕生是需要相互啟發(fā)和相互質(zhì)疑的。在完全沒有任何科研經(jīng)驗的時候,最好要找到高年級的學長學姐或者其他小老板討論,他們可以幫你確定一個小方向。這一點我深有體會,一個完全沒有經(jīng)驗的新手是最需要有人可以帶著入門的,事實上,這也是老板不放羊的最大的好處。你需要做的,就是在前輩的帶領下,快速地從一個小方向切入進去,然后慢慢地自己開始發(fā)現(xiàn)新天地。


          最開始的時候閱讀論文,最好能細致一點,把論文之間的引用關系理清楚,把近幾年的發(fā)展脈絡理清楚。我當年開始第一個工作的時候,就是把我論文需要引用的二十多篇論文的主要思想、方法都寫了下來,把引用關系畫成了一個DAG圖。當你入門之后,你需要有快速閱讀一篇文章并掌握其核心貢獻點的能力,而不要再花費很多時間來標注。


          如果你不會設計實驗/寫論文,請模仿和你的工作最相關的論文。把他們的論文好好讀幾遍,從結構到段落到句子都可以模仿。我當年的第一篇論文,我的老板就說我寫的不錯,其實我也是吃透并模仿了好幾篇參考文獻而已。


          寫論文的時候切記:邏輯第一!這種邏輯是貫穿全文的,段落層面的邏輯、句子層面的邏輯、甚至一句話里的邏輯,都是非常關鍵的。一篇好的論文要循循善誘,有理有據(jù),讓人讀起來不要廢太多腦子,就覺得你說的很有道理。這里面要著重注意各種句子層面的關系:轉折、因果、遞進等。一句話可以有無數(shù)種表達方式,你要做的就是在腦子里把各種方式過濾一遍,選擇最流暢的那一種。


          在研究生學術生涯中,導師不是最關鍵的,最關鍵的是你的目標、決心和努力。一名合格的研究生,應該是全棧研究生,也就是閱讀參考文獻,想idea,修正idea,設計實驗,跑實驗,寫論文,修改論文,做presentation,這一整條技術棧你都要可以獨立進行。如果你缺失了任何一個環(huán)節(jié),你都會受制于你的導師。這個問題下的回答已經(jīng)非常多了,大道理你也都看過,也都明白,問題是,你是否真的做到了背水一戰(zhàn)的決心和努力?


          原回答鏈接:

          https://www.zhihu.com/question/23647187/answer/568803695


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