不要再水论文了，机器学习论文写作指南放送！
看到这个标题，本科研狗沉默了……
诗里是，想起一生中后悔的事，梅花便落满了南山。
而科研狗是，想起自己水过的论文，尴尬的用脚抠出了三室一厅……
谁不想成为手握几篇科研巨作的大佬呢！然而现实却往往很打脸。呕心沥血写出来的“大作”在导师眼里不如一堆垃圾……
从诞生以来，机器学习的流行势头始终不减。相关的研究论文数量也每年剧增。根据之前的数据显示，机器学习与概率推理这一研究方向的论文数量在人工智能相关论文中占比已经过半。
但是对于没有多少科研经验的小白和从业新手来讲，想在机器学习研究中少走弯路，想要写出一篇不水的论文，就要保证创新性。
嗯，这是一句废话~
ML科研党的日常：
理想：提出一个新架构、新损失函数、新优化器或激活函数……
现实：在一个数据集上应用现有的东西尝试不同的组合形式以找到最优解。
要避免水论文，就要：
不要刻意去为了创新而创新，而是先尝试从解决现实问题出发。因为一个新想法的出现，通常是为了试图解决一些没有被解决的问题。或是尝试提出问题的更优解决方案。
另一种方法是，赶紧选个nichearea深入研究。别在ML大领域里迷失太久。
利基领域（nichearea）
——指一个大领域下尚未被其他人所占领的某个专业的小领域，也叫细分领域。
当你好不容易想出一个“创新点”，一搜却发现早有人对此做出了深入研究。要在如此热门的机器领域内创新，就意味着要跟成千上万的科研人竞争，总难免大佬比你提前一步，所以还不如去一些分支领域挖挖宝。
保证论文创新性，说到底还是一个idea的问题。
（只看标题都是闻者伤心听者落泪）
一个有想象力的idea对科研人的重要性不言而喻。那么如何获取一个值得死磕的idea？
一位本科期间就发表过两篇AAAI和两篇EMNLP的大神表示：
idea的形式多种多样，有原创的突破性工作，就像发明衬衫；也有排列组合、迁移、渐进的补充性工作，就像给衬衫装上纽扣和前衣口袋；而灌水就像是在衣服背后缝了个口袋。
当然关于如何写一篇不水的论文，需要关注的点远不止这些，甚至有位英国的大学教授专门写了篇17页的论文来指导大家如何写论文：《如何避免机器学习研究中的陷阱？一本给学术研究人员的指南》
作者主要从建模前如何准备、如何建出可靠的模型、如何稳健地评估模型，如何公平地比较模型以及如何报告结果五个方面，全面阐述了如何避免机器学习研究中的陷阱。
可见写论文对于每一个童鞋都不容易。那些你所踩过的坑，需要避免再次踏入，那些你还没有碰到过的问题，要被指导如何规避。
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