** 作者：王鸿伟
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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
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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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