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那么怎样“讲故事”才能让论文更有吸引力#xff1f;我总结了三点…深度学习中创新点比较小但有效果可以发论文吗当然可以发但如果想让编辑和审稿人眼前一亮投中更高区位的论文写作永远都是重要的。
那么怎样“讲故事”才能让论文更有吸引力我总结了三点创新的深度与广度、跨领域与应用创新、实验验证的重要性。这么说可能比较抽象相信我往下看完就懂了。 另外为了让大家更直观的理解我特别整理了一份人工智能高质量论文写作模版可以直接拿来套用。
论文模版80个即插即用模块高质量论文合集需要的同学看文末
下面我们进入正题
1.创新的深度与广度
强调深入理解创新背后的原理
意思是说我们不仅要看到结果还得弄清楚为什么会有这个结果。如果我们搞了点小改进结果变得更好了那得想想是因为什么让结果变好了什么情况下结果会变好什么情况下又不会变好还有这个改进方法在其他类似的地方能不能也用得上这些问题都可以通过多做实验多研究来搞明白。这样文章就会比较有意思了对这个领域也有帮助。
从更广阔的视角分析现有方法
即使我们做的那些小改进和创新真的很有效果但写文章的时候不能直接就说“我改了点东西”。我们可以仔细研究A和B这两个模块各自背后代表的思想通过图表、实验数据分析它们各自的不足然后再说我想出了xx改进方法。这样一说别人就知道我们不仅做了改进还对整个领域有了深入的了解这样文章价值也提升了。
2.跨领域与应用创新
将创新应用于新的任务或数据集
不卷主流任务、会议或数据集而是选择去探索新的任务、数据集或应用虽然这算是在做应用研究不过只要我们把研究写得清楚、实用那么就很可能被合适的会议或期刊接受。但要注意我们选的这个领域或问题必须是真实存在的不能凭空捏造不然会起反作用。而且写的时候我们要把应用背景讲清楚让审稿人明白我们做了什么有什么价值。
创造新的模块、缝合方法或不同场景应用
这里我们可以考虑三个拓展创新以丰富文章内容的方向开发新的网络构件大神的选择、探索不同的网络架构设计就是缝模块比如引入注意力机制增强模型性能以及不同场景的应用比如注意力机制从NLP应用到CV。这里我建议选择第二种缝模块更高效。具体操作细节在我以前的文章《深度学习水论文怎么缝模块搭积木永不过时》有写。
当然缝模块也不是轻轻松松得先看看别人怎么做然后根据自己的实际情况再上手。我这边已经整理好了80个常用有效的即插即用模块包括多尺度、注意力机制、卷积...代码都是可复现的帮大家节省时间。
3.实验验证的重要性
强调通过大量实验来验证改进点
在论文中我们可以不提点吗完全可以。那接下来怎么做呢其实很简单根据我们做的改进多想想设计更多实验来验证这些方法到底好不好用。即使这篇文章没讲什么新方法主要就是一堆实验而且可能大家对这些实验分析的结果都心里有数了但重点是我们真的通过实验证明了这些结论这才是最关键的。代表论文谷歌Exploring the Limits of Large Scale Pre-training 基于4800多个不同的实验(2974个Vision Transformers1593个MLP-Mixers249个ResNet)对下游(8个不同的任务)与上游的性能进行比较。
实践是检验真理的唯一标准
在深度学习这块实践是检验创新的重要武器。我们需要把创新的东西放到各种数据集和环境中尝试还得考虑伦理和社会的影响这样才能知道这个创新是不是真的有用、有价值。而且实验过程和结果最好公开透明这样大家都能看到这个研究才更可信。
PS真实的研究成果才有价值提醒大家一定要保持严谨的研究态度避免无根据的改进和弄虚作假的行为。 当然了要想“讲故事”讲的好不只是学会以上技巧这么简单还得多看看别人是怎么写的先学着按别人的套路来最后找到适合自己的方法反复训练到纯熟这样才能干翻别人成为“头号玩家”。
为了帮大家节省找参考的时间我专门挑选了一些创新点和写作技巧双佳的高质量论文。希望大家看完能有所收获
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