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中国学生写论文常见缺点:冗长、无聊、不注重用图美感?

跟着人工智能的飞速开展,相关范畴学术会议和期刊的投稿量剧增。面临许多良莠不齐的学术论文,研讨人员又该秉承什么理念来编撰、分析相关范畴的学术论文?以及在“破四唯”、工业界研讨异军突起等新形势下怎样调整自…

跟着人工智能的飞速开展,相关范畴学术会议和期刊的投稿量剧增。面临许多良莠不齐的学术论文,研讨人员又该秉承什么理念来编撰、分析相关范畴的学术论文?以及在“破四唯”、工业界研讨异军突起等新形势下怎样调整自己的科研作业呢?

为此,VALSE Webinar 2020-18期邀请了李宏东 (澳大利亚国立大学)、梅涛 (京东)、山世光 (中科院核算所)、杨明玄Ming-Hsuan Yang (美国加州大学Merced分校)、张磊 (微软公司美国)等五位范畴专家,在欧阳万里 的掌管下,环绕6个议题展开了深入探讨。本文是该次Panel评论的文字实录。

1 怎样写好论文?

欧阳万里 :一万个人心里有一万个哈姆雷特,关于写论文每个教师都会有一些自己的观念,各位嘉宾是否有要弥补的内容?

梅涛:榜首个观念是养成一个杰出的论文写作习气是十分重要的。许多时分论文不是“写”出来的,论文的写作应该贯穿于日常的日子和作业傍边,要养成一个有深度、有系统性考虑的习气,而且可以随时把论文的主意和试验效果记录下来,一起这些也是证明原创的依据,所以对一个问题的考虑的深度决议了论文接纳的概率。有些同学养成一个不太好的习气,临到deadline之前最终几个礼拜才开端写作,从试验效果来倒推考虑作业的原因和定位,来考虑作业的含义和价值,这种作业办法我是不太认可的,我觉得某种程度上这是一种“时机主义者”,这样的研讨情绪也是不简略走远的。所以每个人都要有自己的research agenda,养成杰出的作业和论文习气,不要由于一两次论文被拒就改动你的长时间方案。

第二个观念是写论文是很重要的一件作业,我是把自己的论文作为一个艺术品精雕细镂、寻求杰出。论文是每一个作者的门面,是每个人的艺术品,需求你精心打磨;甘愿少发一篇影响力一般的论文,也要寻求有影响力、有洞见的论文。共享给咱们一个阅历,我写论文之前一般要闭门,抛开杂念,把自己的作业含义无量扩大、想到极致,然后再渐渐收回,这样一旦故事头绪出来了,一般论文就可以趁热打铁。写作要写到一个什么境地呢?便是在论文的任何当地添加一个word就觉得剩余,削减一个word就觉得句子不通、逻辑有问题的这种境地,让自己煞费苦心,把自己逼到一个绝地,写出来的著作才是满足的著作。

最终一个观念是论文要极致精粹,要有精确的定位,论述要尽量简练,要有一个比较深度的洞见。写论文的话,一篇论文只需有一个中心就可以了,超越一个中心的话就要写成两篇论文。咱们一句话不可以总结出自己的作业,那就回去再好好想想,包含我自己的许多学生也存在这个问题:教师问这个作业究竟是什么,他描绘了十几分钟都不可以表达的很明晰。所以咱们不可以用简略的一句话来表达你的中心思想,不可以十分精粹地去叙述你的内容,那只能阐明你的考虑深度还不行,凝练的精度还不行。

李宏东:我很少总结过写作心得,但我感触最深的一点是:作为作者,一起也是审稿人,一起也是community的成员,咱们有多重身份,当然更多的是读者,由于要读其他人的文章。写一篇文章不包含research的时间或许只花两三个月、三四个月,可是你要意识到这篇文章在杂志、会议要存在10年、20年,许多人都要去读,从这个含义上来说,写的时分要十分用心。怎样让文章变得更简略被了解,可以让读者获益,在写的时分应该时间站在读者的视点。当然,首要或许考虑的是审稿人会不会喜爱,会不会挑缺陷,可是久远来看,更应该为这个论文考虑,想一想这个文章是否真的有启发性,是否有影响力。只需每个人都这样去想,整个学科才会比较健康地开展。这算不上什么心得,或许这便是一种诀窍,一种怎样把文章写的更有含义的诀窍。

张磊:写论文是科研作业里很重要的一部分,不要把它彻底割裂开,可是也不要把它舍本求末,研讨作业仍是更重要的。我以为每个人心里应该有一个长时间、持续最想处理的问题,一切的作业应该是由这个信仰去驱动的,仅仅在做的进程中需求把你的作业做一个结束,做到必定程度把它打一个包呈现给咱们,这实践上是反映研讨作业开展的一个十分好的办法,我以为咱们写论文的意图应该从这种视点动身。

2 世界学生写论文有哪些缺陷?

欧阳万里:世界学生写论文最简略犯的缺陷有哪些?

杨明玄:有些学生对单词的真实意思不是很清楚,还有比方说 culture也不是很清楚,所以有些人以为必定要讲excellent的词才会让他人形象深入,其实不见得需求这样,用许多不需求的形容词反而会让咱们觉得很恶感。只需你研讨的效果、数字摆在那儿,咱们就会去看了。

写的时分要当心,不要讲他人欠好,哪个办法fail或doesn’t work都是很尖锐的,可以用不同的表达办法比较油滑一些,不要讲outperform他人的办法a large margin之类,不要讲很夸大,只需很朴实地去写论文就可以了。有些字的真实意思要了解,用词要当心一点,不要用错字,根本上那些equation没什么问题了。

其他有些人不重视论文中图的美感,他觉得functional够就可以,但其实不见得,跟写文字相同,每件作业都要很当心,乃至文章中的图,周围的边white space不要太大,这都是一些问题。只需你能把它做得更好就做得更好,不要着急,那种很呆板的写出来的文章是很失利的,我觉得这个很重要。

咱们讲常见过错的话,我觉得仍是有好些常见的过错的,在slides的FAQ中,由于我每次改完今后就发现怎样咱们都相同,怎样出相似的过错呢?仍是说咱们的主意都是很相似的?所今后来我觉得要收拾一下,每个学生我要改相同的过错我受不了。不过我根本上觉得学生写的还好,仅仅说常见的问题便是比较冗长,不是很简练,读起来就很无聊,还有用错字,根本便是这样的。

李宏东:这个问题是世界学生写论文最简略犯的缺陷,我手下的博士生有世界学生也有本地学生,或许咱们都有一个误区觉得世界学生由于言语习气的问题,英语不是母语,在写作上会吃一些亏。

凭我自己的调查,这个断语在十几年前、二十几年前刚刚来的那些世界学生是有这样的特色,可是我信赖咱们也都调查到最近CVPR的世界榜首作者的份额应该现已超越了50%,这是一个大致的估量。从选取的文章上看,现已不太简略区别是世界作者仍是国外作者写的。而真实对错英语为母语的国家比方说西班牙、意大利的作者,并不见得有英语的优势,这或许是咱们曾经的一个误解。

我想表达的是现在咱们的英语写作水平都提高了,反而要真实关怀的是在文章内容的逻辑连续性上。有的时分尤其是一年级的世界的PHD学生刚刚开端,我发现要花比较大的精力手把手地教学生,当你前面供认你要做这个,后边要有验证,要做一个总结。这种逻辑思想的习气、逻辑推理的习气是要要点练习的。当然相同的状况,经过半年、一年的练习,第二年根本是要学生甩手去写的,由于他有这样一个出息。或许国内的培育练习的进程,尤其在硕士或许高年级的本科生的阶段,这些严谨性、逻辑性要加强一些。当然,一般来说我不以为世界学生有什么要特别留意的当地,人人都有这个缺陷。

3 论文关于科研的重要性欧阳万里:做科研和写论文的联系是什么?为什么要写论文?

张磊:我以为写论文是科研作业的一个组成部分,需求经过写论文的进程对自己的作业有一个提炼和总结,没有论文的话,科研作业很难是十分完好的。我不知道咱们有没有意识到许多教科书里边咱们看到的十分简略的定理和证明,背面都是由论文一个一个串起来的。在人类前史中,尤其是近二三百年的前史中,整个科研的进程是靠论文的宣布和促进沟通,一点点把研讨效果累积起来的,所以论文是十分重要的一个进程。

其他我想着重的一点是写作实践上是在输出常识,做试验也是一种常识往外的输出,你仅仅在脑子里边想有时分不见得能想清楚。咱们说咱们了解一个办法或许一个问题,最好的办法便是给他人讲一遍,这是能查验你是不是对这个问题真实了解的办法。论文写出来也是对研讨作业的一个检测,你以为的这个立异点能不能把它写下来,然后有满足强的依据来支撑它,包含试验,包含逻辑上是不是有满足强的可以让人比较服气的点,我觉得这是十分重要的练习进程。

梅涛:我十分赞同张磊教师的观念,写论文仅仅科研中的一个环节,可是是很重要的一个环节。一般咱们讲到科研是一个很长的链条,就像在咱们做供应链相同,包含你的idea是怎样发生的;idea发生之后要做一系列的调研,要清楚的知道自己的方位,一起要做许多的试验去验证你的主意;然后试验咱们好的话,你要把它完好的、有逻辑的写出来;写完论文之后,咱们论文得到宣布,你要去会议上跟同行沟通,吸收更多的观念,知道朋友构成自己的朋友圈,回来之后再去构成一个新的idea。这便是一个闭环,这是一个很长的练习进程,而论文的写作作为其间的一个环节是不可或缺的。

论文是咱们学者的一个产品,当然现在咱们还有许多其他的产品,比方可以写成technique report,可以arXiv,也可以把自己的code在github上面去publish让他人在community里边去运用。但不论怎样,论文是一个十分好的可以证明你自己的范畴、可以有自己的identity和标签的著作,经过论文还可以跟世界上许多顶尖的学者进行沟通,也可以促进自己有一个比较好的影响力,所以写论文是科研十分重要的一个环节。

其他,论文的写作是思想高度凝练的进程,是培育咱们自己系统性思想的进程,也是深度考虑的进程,所以我以为写论文是一个十分重要的练习进程。而且,我觉得很少有人,特别是年青的学者和在读的学生们,心理上可以承受一年、两年乃至好几年都没有效果、都没有论文宣布的进程,所以论文的写作和宣布也是逐步堆集决心的很有必要的东西。

4论文众多,高校/科研组织该怎样应对?

欧阳万里:在论文日益众多、企业算力和数据碾压高校/科研组织的状况下,高校/科研组织该做出怎样的调整?

李宏东:的确,工业界越来越成为人工智能和核算机视觉研讨的主力,而且凭仗核算资源,数据和人力的优势,“碾压”大学等学术组织。关于这种现象,从校园方面来说,首要应该是要供认、承受而且拥抱这种改动,实践上是功德,咱们有谷歌和微软参加,对整个学科的开展肯定是一件十分正面健康的作业,实际也的确这样,谷歌有更多的TPU、GPU,有更多的数据,FaceBook有数据。校园一方面要跟企业协作,一方面要意识到直接的竞赛是不或许的,就像交兵相同,你不或许拿你的缺陷跟对方的利益去比。可是校园有校园的利益,校园有更多挑选课题的自在,更多的灵活性。我知道现在咱们尤其是学生发论文有压力,可是至少在校园里咱们你两年不发文章,你的老板不会把你怎样,究竟博士要读四五年,一般也没有详细明晰的文章的数目,所以在这个含义上可以充分使用这个优势做一些愈加久远的方案,做一个2年、3年才干完结的研讨。

依照我的了解,尽管我没有工业界的阅历,可是在工业界总会有一个KPI的压力,6个月发文章,我的学生在腾讯都有这样一个KPI,那有或许是个缺陷。

其他,关于工业界来说,学术界的期望是工业界要意识到你们之所以有当地用,是由于学术界有一批人可以坐住冷板凳持续做一些久远的研讨,给你们指明未来的方向,要协作又要竞赛,个人发挥自己的利益。

杨明玄:在工业界里边除了一些小团队以外,根本上不是以publication为主的,由于就算在谷歌、FaceBook和贝尔试验室里边,咱们都知道只需一小部分focus在publication上面。谷歌里根本上不会说以publication为主,它仍是以product为主。当然,你做research它不会对立你,由于你的resource相对来讲不会那么多,它们仍是期望做product比较多,当然谷歌有许多部分,而且研讨人员许多,所以全体来看论文许多。

但以个人视点来看,不是那么多,所以不同的人做不同的作业。在工业界很少会同一个问题做好久,所以没有连续性,这是很直接的东西,咱们应该都蛮清楚这一点的。当然,在校园里边可以一向做一些问题,只需你老板赞同的话根本就没什么问题,可是在工业界就不太相同,他们会集中精力在一些problem上面,不是说你要做什么就可以做什么。

当然,有些标题最好在工业界做,由于需求许多的TPU和GPU,所以那些问题你在校园就很难做,比方NAS,不过在校园仍是有人做,咱们你想做的话仍是可以想出一些办法来处理,仅仅说会比较辛苦一点。我只能看的出来连续性,工业界根本上会把一个东西做的很精,它要做到product,所以它有许多detail focus在那儿,publication的话只需有idea,之后许多人会觉得说engineering work,然后就可以去做,然后就可以move on to next paper,在工业界的话就很难了。

每个人喜爱做的作业不相同,所以各有优点。

梅涛:不论咱们在哪里做研讨,寻求的都是同一个东西,便是impact,这个impact有许多维度来衡量。曾经在微软,或是在京东,咱们衡量impact一起有许多视点,一般首要会看两个视点:

一个视点便是你的技能的长时间抢先性,便是说咱们你claim做根底研讨的话,那么你的研讨是不是抢先的,是不是在探究一个十分新的方向,给学术界许多的insight,有许多人follow你的作业;

第二个视点是你的研讨是否可以在某个阶段可以成为一个产品,这个产品被许多客户或顾客来运用,从而发生了巨大的商业价值。我觉得这两个维度是今日特别是在工业界的一个研讨员是不是做的很好的重要标志。当然,许多时分咱们也看到一些人或许在两个维度上都做的很好,或许走的是中心45度的一个夹角,这些人是十分走运的。

在工业界,咱们做的研讨一般是场景驱动或产品牵引,所以在工业界咱们更重视的是12个月、18个月今后的产出,特别是咱们现在做computer vision实践上是比较偏使用的一个范畴。在高校和科研院所,我主张可以更多重视一些十分根底的、本质的研讨,在高校一般有许多不同的学科,因而咱们可以做一些跨学科的、交叉学科的研讨,往往是可以带来很大的技能打破的;而这种研讨在公司里是很难去完结的。咱们高校里边过多地去重视一些使用型的研讨,便是用自己的短板去跟他人的利益来竞赛了。

其他,一般许多人以为在工业界里边有许多的大型的GPU集群或许核算资源,其实我看到的状况反倒不是这样的,由于在公司里边用的每一台机器都是有成本核算的。我反而看到许多校园在做一些超级核算中心,这些中心里边有许多十分powerful的机器和海量存储,这个反而是在工业界也十分稀缺的资源。所以我主张研讨组织可以多建一些这样的super computing的中心,而且请专业的人来办理运营,这样教师和学生们都有许多资源,也是可以在某种程度上“碾压”工业界的。

山世光:我以为现在学术界的确到了一个需求反思自己该怎样去和工业界进行区别性研讨的时分了,由于在现在这样一个阶段,工业界也做了十分多的使用性乃至是根底性的研讨,可是我以为工业界和学术界的导向仍是有差异的,工业界更多的应该是使用和产品导向的,而学术界更多的应该是发生新常识为方针的一些作业。

所以,对学术界来说,不该该再去做那种现已被证明了的作业,比方堆大数据、用大的算力等等,这些或许直觉去想就会work,就可以带来效果,这样一些作业或许就不太合适学术界去做,学术界应该更多地去考虑比方是不是一切的training,包含NAS,都必须要有大规模的集群才干够去做?有没有更elegant、愈加高效的做法?包含咱们需求去反思数据驱动的办法,这类靠钱、靠资源、靠算力来处理的问题,或许比较合适在工业界,而对学术界或许需求更多地去类比人、去学习人脑的一些特征,去寻求可以比美大数据、大算力的新办法。

简略总结一下,我以为学术界更多的要去做探究新或许、发生新常识的作业,一方面是使用已有人类常识,另一方面是要发生新的insight、新的常识,这样的一些作业才是学术界应该更多重视的。

5 怎样的期刊,投稿性价比较高?

欧阳万里:期刊的分区、影响因子、行业界的口碑认可度这三者该怎样权衡利弊呢?比方IJCV本年分区降到了二区,影响因子也降到了6以内,但尽管如此,它仍然是CV范畴公认的期刊,投稿选用难度也大于其他一些一区期刊。再比方CVIU,业界认可度也比较高,可是三区影响因子较低,选用难度也高于其他三区期刊乃至一些二区期刊。像这样的期刊,和其他的一些期刊比较,是不是投稿的性价比较低呢?

张磊:这些会议或许期刊来说影响力因子在做核算机视觉的同行里边根本上都是尖端的会议或许期刊,可是这几年咱们倾向于往会议上宣布,由于一切的作业,期望快速得到反应,乃至于咱们还没有宣布,就先把它放到arXiv上,这个都现已成为一个趋势了,咱们都在寻求快速的迭代。某种状况下来说对整个范畴的开展速度有促进效果,应该是一个好的趋势。期刊的优点是可以把你的作业更好地去总结,可以扩展,做得更完善。由于在论文分析中有分析的约束,没有办法要求你做major revision,在期刊的进程中实践上有这样一个时机,可以有一个完善的进程,这两个有相互弥补的效果。可是我以为整体能看到这个趋势,会议在超越期刊的影响力的,尤其是在核算机视觉这个范畴,或许AI有关的会议范畴,其他范畴期刊仍是起了很重要的效果。

另一方面这个会议之所以变得影响力越来越大,也是一种研讨形式的改动,咱们在往deadline driven的这种研讨形式开展的一个进程,由于会议总是有一个确认的截止日期。许多同学或许一些试验室,根本上被一个会议周期一个会议周期去驱动着做,其实不需求你的导师或许其他的人来逼迫你必定要完结,由于他有自己满足大的动力要把这些作业完结的,所以期望榜首时间发在咱们最重视的会议上面。

山世光:首要我的感觉还挺古怪的,为什么IJCV的影响因子和PAMI的影响因子之间距离会变得这么大,PAMI的影响因子如同变成了17,IJCV不升反而降到了7以下,我十分置疑是不是影响因子的核算办法自身有问题,也便是点评自身出了问题。当然,我不彻底了解这个影响因子的核算办法是什么,如同与期刊曩昔一年文章的被引证数和文章数等等相关。咱们我没记错的话IJCV应该是双月刊,它的文章数比较PAMI是要少许多的,不知道影响因子是否与这个有某种隐秘的联系。

从我个人的感觉来说,IJCV和PAMI没有那么大的距离,肯定不是说几倍的影响力的距离,而应该是差不多等量齐观的。现在呈现了这样的问题,咱们作为业界人士,应该去置疑或许去质疑这个影响因子的核算办法自身是不是有问题,而不该该让咱们的同学、教师觉得如同IJCV不行了,我不这么以为。

6“破四唯”导向下,怎样看待论文重要性?

欧阳万里:在当时倡议破四唯的导向下,写论文不重要了吗?整理“唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项”俗称“破四唯”。

张磊:写论文自身仍是十分重要的一个进程,是研讨的一个重要组成部分。破四唯的问题比较复杂,这是一个点评系统的问题,怎样去衡量一个点评系统的才智,这是能不能对研讨人员供给满足大的空间、供给满足大的信赖状况下,答应咱们比较自在地做研讨。

咱们这个点评系统不能改动的话,咱们仍是要被驱动着发更多的论文,由于论文是最简略被数出来的,而论文的质量是在同行每年的peer review,即使是评oral或poster,你也很难在当时点评出来,这更需求同行的才智去团体的点评规范,这个更重要。不是论文不重要,而是这个点评系统,由于咱们都是在一个学术团体里边,需求一起来尽力做一些改动。

山世光:这的确是一个比较复杂也比较灵敏的论题,可是我的根本观念是论文仍是十分重要的。

从点评系统的视点来讲,关键在于咱们不能拿同一套规范去点评一切类型的科研人员,由于的确科研人员是有不同特点的,有些特点的科研人员或许更多的会去处理工程技能问题,有些则是从事十分十分偏根底的研讨。不同特点的科研人员的点评规范应该是不相同的,咱们应该鼓舞多元化的点评办法。

有些科研人员能把一个新的系统发明出来,新的设备做出来,这对科学社区来说相同十分重要,或许他的点评系统就不该该是论文。

可是咱们是偏根底研讨的话,论文的重要性是清楚明了的。例如,咱们没有Yann LeCun在80年代晚期宣布的convolutional network的作业,没有在这之前Fukushima在1980年宣布的Neocognitron,没有他们这样的一些论文的宣布的话,包含没有AlexNet在2012年十分明晰的宣布的话,我想咱们也不会有今日这么炽热的AI的第三次热潮,所以论文肯定是十分十分重要的一个视点,重要的是咱们怎样去用它来作为一个点评的规范。

当然,我以为破四唯对咱们的一个警示,是的确不能简略地拿数量来作为一个点评的办法,而更多的要去考虑这个论文的本质影响力。这种影响力或许表现在它被同行重视的程度,比方被引证的状况;也包含它关于学科的齐备性所做的奉献,比方它是不是被写到了教科书里作为一个根底的常识来被广泛地采用了;以及它是不是可以给其他研讨者带来一些启示,有更深入的insight,启迪了更多的作业,比方说Fukushima的Neocognitron和Yann LeCun的convolutional neural network,或许重视Fukushima的人没有那么多,可是他的论文的确启发了Yann LeCun的CNN的提出,自身价值也是不可估量的。

所以,特别是对青年学者和研讨生来说,或许需求逐步地去过渡到一个代表作文明,从曩昔数多少篇文章到咱们去看业界的同行提起来你会想起你的什么作业,就像一杆旗相同插在你的后背上,看你的旗子上写了什么作业,看到你就能想起来你的这个作业。我以为这样一个代表作文明会越来越重要。包含像核算机视觉专委会现在评新锐奖,评奖委员会也现已在统辖这种文明和点评理念,咱们期望申请人就讲一个自己的代表作是什么,这个代表作怎样影响了相应的community,怎样对这个学科的开展做出了奉献等等,从这些维度来看或许会变得越来越重要。

简略总结便是“破四唯”有对的当地,可是咱们要去看它在实际的点评系统里边怎样使用,包含怎样表现多元化,包含咱们期望说不是唯论文,可是唯优秀论文恐怕没有错。

VALSE建议于2011年,是Vision And Learning SEminar的简写,取“华尔兹舞”之意。旨在为全球核算机视觉、形式识别、机器学习、多媒体技能等相关范畴的华人青年学者供给一个相等、自在的学术沟通舞台。

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