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kkjz
V2EX  ›  问与答

研究生阶段阅读 CV 方向 deeplearning 论文的问题,该注重质还是注重量?

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  •   kkjz · 2021-05-24 10:48:14 +08:00 · 1013 次点击
    这是一个创建于 441 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    DL 领域现在感觉真的很火,上学期跳入了这个深坑

    然后开始收集这方向的东西开始看,本人效率大概是 4-5 天一个论文+笔记整理+其源码理解。但是和我同方向的另一位同学认为我这样太慢,他认为应该通过综述以及别人的博文去理解一个新东西,没必要死抠论文,应该注重的方向在于对 DL 方向的宏观了解 当然我们都会在看完后进行代码的实验和调试

    我的目标是机器学习算法工程师,那我阅读论文时应该是注重量还是质?

    个人认为质比较重要,但是昨天和他聊天他认为我这学期看得太少等于什么也没做,有点焦虑了

    想听听各位前辈或者同僚的想法

    8 条回复    2021-05-25 16:11:28 +08:00
    zooo
        1
    zooo  
       2021-05-24 11:24:11 +08:00
    同样入坑 cv,也有同样的困扰,方便留个微信,一块学习交流么?
    2473
        2
    2473  
       2021-05-24 11:27:50 +08:00
    不是所有论文都值得这样做的,量和质两手抓

    量铺开,对你做的领域有个全面的了解,跟上最新的研究在做啥。领域的难点是啥,常用的解决方案是啥。
    对 1. 高质量的论文 2.最新的 SOTA 才需要精读
    sillydaddy
        3
    sillydaddy  
       2021-05-24 11:59:12 +08:00   ❤️ 1
    我也觉得“量和质”应该结合起来,比如先看综述了解大概的方向,然后再挑选重点去深入了解。感觉你同学说的意思就是用综述 /博文去快速了解领域的大概样貌,这样便于在后续的深入研究中有方向感。毕竟时间就是那点时间,深入挖掘也得有所取舍吧。

    可以看下这个帖子( /t/739846 )里提到的 www.connectedpapers.com 网站,提供了论文之间的关系图谱,方便概览某领域的高质量论文,快速了解该领域现状
    israinbow
        4
    israinbow  
       2021-05-24 13:13:03 +08:00   ❤️ 1
    cv 学术圈都是卷卷壬, 除了水论文什么都干不了, 量很大但没有质, 找高质论文的过程就潜移默化的让你读了巨大多量的论文了
    cowarder
        5
    cowarder  
       2021-05-24 17:07:58 +08:00   ❤️ 2
    确实太慢了,每一篇论文的水平参差不齐,没有必要都看的如此详细,一般来讲开展一个方向,在这个方向读 2,30 篇论文就够了,能够对这个方向有一个把握,然后选一个自己感兴趣的小方向,就是想 idea,这个时候你的 idea 是基于哪篇论文的,就把这篇论文复现,然后在这个基础上实验你的 idea,想发好的论文不是看得多或者是看的深,你要多做,多做实验,多跑实验,多想 idea,尽可能快的验证你的 idea 的合理性,建议你不要再按照这个思路来,刚刚入坑的话要先关注量,有了量然后选一个小方向深挖,然后就是不断想 idea,实现 idea,验证 idea 的循环了
    huihuilang
        6
    huihuilang  
       2021-05-24 18:31:21 +08:00 via Android
    找几片大佬的 review 研究透吧,文献看多了就知道,大部分只需要看图就可以了
    kkjz
        7
    kkjz  
    OP
       2021-05-25 09:24:42 +08:00
    GrafZhyu 话说 V2 上没有私信的吗 找了半天没找到
    @zooo
    zooo
        8
    zooo  
       2021-05-25 16:11:28 +08:00
    @kkjz 好像没有
    加我 wx base64: dzg0NDAzODk1OQ==
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