学术研究的策略与方法——从自身经验谈起

人生短短几十载，别让难过占一半

让导师喜欢和抓狂的学生

让导师喜欢的学生

积极主动、乐观向上
- 常跟导师汇报进展、讨论问题,主动push导师
- 主动承担实验室的项目、课题、任务等
思维敏捷、有自己的想法见解，充满好奇
- 遇到问题主动寻求解决办法、提出解决方案
- 对未知事物、现象的探究有很大兴趣
勤奋踏实、认真仔细,全身心投入科研
- 经常在实验室出现,甚至周末、节假日
- 绝对不向导师交“残次品”，但凡出手必是精品
目标明确、勇于挑战
- 做事情有计划性、敢于设立远大的目标
自信阳光、擅于表达
- 积极发言、表达观点，正误其实不那么重要
- 沟通能力强，能清楚地向别人表达学术观点
基础扎实、能力全面
- 数理基础
- 编程能力
- 英语基础

让导师抓狂的学生

懒惰、混日子、混学位
粗心、不认真、不负责
三天打鱼两天晒网，不持之以恒,经常做与科研无关的事情
“拖延症”患者、缺乏执行力
缺乏举一反三能力，让老师“挤牙膏”“背着走”·整天抱怨，觉得什么都做不下去
夸夸其谈、眼高手低、自恃聪明、固执己见
存在学术不端行为

入门篇

充分利用入学前的时间打好数学、编程、英语等基础
- （人工智能专业）
- 数学:高数、线代、概统、最优化
- 编程:Python, Pytorch/ TensorFlow等平台-英语:读、写、听、说
- 专业知识:机器学习、模式识别、计算机视觉、图像处理
完成观念和学习习惯的转变
- 本科:被动式→研究生:主动式
- 考试分数≠科研能力
树立时间观念，硕/博士做研究的时间其实非常短暂
- 刨去上课、撰写大论文、求职等，时间已所剩无几
- 顶刊、顶会等审稿周期往往较长，工作量较大
- 制定规划，给自己设置deadline
尽快确定自己的研究方向
- 围绕课题组研究方向、本领域前沿研究方向等
- 发掘自己的强项:数学推导?编程?理论?应用?
- 多向导师、师兄师姐请教
- 浏览本领域顶刊顶会近两年录用的文章列表
- 研究一定要focus到一个点上，切忌“打一枪换一个地方”
读大量的文献,边读边想，并做好文献管理
- 多读顶刊顶会论文，因为它们的质量一般更有保证
- 书读百遍，其义自见
- 千万别从第一个字读到最后一个字,而应该由粗到细、做好取舍
- 学会用一句话总结一篇论文
- “想”比“读”更加重要，要带着问题读论文
多研读别人的代码，实现别人的算法
- 从仿写到独立coding，慢慢学会实现一个算法
- 注意积累已有典型算法的代码，后面科研会用到
多参加实验室组会、学术报告会等，扩展自己的知识面
- 研究生的课堂是多元化的，不仅仅是实验室、教室
- 放宽眼界，不要以为不是自己的研究方向就对自己没有用
劳逸结合，保持健康的体魄和旺盛的精力
- 定期体育锻炼
- 培养业余爱好

进阶篇

研究生培养的目的:独立做研究的能力
选题宗旨:做有影响力的工作

“做领域的第一个工作，或最后一个工作”——汤晓鸥
“要做为别人推开一扇窗的工作”——陶大程

如何寻找idea

阅读领域综述论文——查缺补漏
阅读其他领域论文——移花接木
- 小领域之间的“借鉴”︰防止直接应用导致的创新性不足，要突出“用得妙"
- 大领域之间的“借鉴”︰耳目一新
- 垂直领域间的“借鉴”︰有据可依
参考别人论文最后的future work
- 有价值的idea可能不多
从实际问题中找idea
不要做“组合式”工作，而要做有“深度”的工作
注意研究的体系性，切忌"拼盘"式研究

如何写论文

题目(title)
- 一定要吸引人，避免A based on B结构
- 要简短有力，不宜过长
关键词(key words)
- 尽量多用常见词，不要自己造新词
摘要(abstract)
- 策略与方非常重要，一定要突出工作的创新性和价值，不要只总结方法流程
简介(Introduction)
- 行文逻辑同摘要，可视为摘要的扩写
- 前人工作为自己工作的出场搭台
- 一定要说清楚研究动机(全文最重要的部分!)
相关工作回顾(Related Work)
- 建议按照一定的逻辑组织，避免“记流水账”式写法
- 分类法、递进法
所提方法(Methodology)
- 精心设计结构:总分?主次?
- 文字、公式、图表多种形式呈现，夹叙夹议
- 不可滥用公式
- 最好能有一定的理论分析，使所提方法更solid
实验（Experiments)
- 要使用本领域主流benchmark数据集
- 对比方法要包含本领域最经典的方法和最新最好的方法
- 要注意比较的公平性和一致性
- Quantitative和qualitative 比较都需要
- 使用ablation study验证所提方法的核心contributions
- 对于文中的其他关键论点一定要有对应的实验论证
- 对于反常的实验结果一定要做解释
- 别忘了根据实验现象总结实验结论
- 做好参数稳定性分析等关于所提算法自身的分析
结论(Conclusion)
- 千万不要变成Abstract和Introduction的重写或改写
- 要上一个高度总结，给人“一览众山小”的感觉
参考文献(References)