关于人工智能:研究生发论文是先有idea再做实验还是先做实验再有idea

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** 作者:王鸿伟
链接:https://www.zhihu.com/questio…**

这其实是一个很值得思考的问题。一般而言,一次科研的流程图是这样的:

当你发现现有办法存在能够改良的中央之后,你就要提出你的新模型了。有了新模型,你能够走 application 的路线:写代码 -> 跑试验 -> 调参数,也能够走 theory 的路线:进行实践推导、证实性质、证实 bound… 在大部分状况下,一篇论文是 model、theory 和 application 三者的联合,所以会有两头的穿插虚线的存在。你可能会在图中的循环局部一圈一圈地绕,一直地改良模型、改良实现、试图证实一些论断,最终诞生出一篇论文。

那么回到原问题:发论文是先有 idea 再做试验,还是先做试验再有 idea?如果这里的 idea 指的是 model,那么你必定必须要先提出一个 model,能力写代码和跑试验的(哪怕这个 model 是非常简单的、甚至是不 work 的)。如果这里的 idea 指的是 theory,那就要看你的论文是哪种格调的了。

其实,不论 idea 指的是什么,idea 和试验都是在重复迭代中不断改进的。如果你过分强调其中任何一点都会有问题:如果你先开始思考的是试验发现 baseline 的有余,而后在 baseline 上改良,发现试验成果好,而后就开始写论文,那么你的 idea 很可能创新性有余或者无实践保障(即 heuristic),容易受到审稿人攻打;如果你先开始思考的就是酷炫的模型、丑陋的性质,那你的模型可能真的就不 work,就是跑不过 baseline。这其实也是大家当初搞机器学习碰到的一个难堪的场面:花哨的模型不实用,有用的技巧却摆不上 research 的台面。不过,话说回来,一个即难看又好用的 model 原本就是宽广 researcher 一辈子的谋求。对于研究生而言,能做好其中一点,就曾经十分不错了。

** 作者:令狐诗楠
链接:https://www.zhihu.com/questio…**

大略是这样的吧

真正的科研过程素来都是非线性停顿的过程,尝试很多、但播种可能并不对等,不过 idea 和试验往往是螺旋式互相促进的,总须要有试验验证 idea,idea 又能从验证的试验中生发进去~

图转,侵删~

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正文完
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