论文的阅读方法-计算机

论文阅读方法

本文记录今天看论文的体会，也希望和更多的人看到更好的读论文的方法。平时得益于博客的平台，得到了很多，希望我的小小付出，可以帮助到一部分人。
摸索了近一个月，读了几篇论文，但是总觉得枯燥，找不到兴趣点。并且还想着去干点其他的事，其实，一篇论文并不是从头读到尾，这样不仅难坚持，能学到的东西也很少，浪费掉很多的时间。
论文的习惯很重要。第一遍读的时候快速掌握模型的大致结构，可先不看引言和背景信息，找到每个阶段的重点。从整体到细节，快速了解文章大意 ，模型结构，模型的框架，训练过程（用了什么数据集，超参数是什么样的，实现的效果），分析-还存在的缺点，优势是什么。提出自己的疑惑，然后复现论文-实践。

• abstract ——解决了什么问题，主体模型用的什么方法，取得了什么样的效果。（精读）
• introduction——引出本文的模型方法，引出之前的模型缺点。
• background ——对摘要的进一步扩充，主要说明之前的那些经典模型都是怎么去解决问题的，解决问题的算法发展脉络是什么，以及对应的优缺点。（第一遍读的时间暂时可以不看）
• model architecture——idea产生的地方，推导公式理解会更深刻(精读部分）。why self-attention——模型和其他模型的比较，一般在实现完模型之后会有一个比较深刻的理解
• training——实验训练的流程和技巧，辅助实现效果。实践的时候重点关注（论文复现的参考）
• results-本文所做的实验，用了那些数据集，做了哪几种配置 （论文复现的参考）（利用文章的模型跑出自己的数据，尽量复现到和论文的差不多）
• conclusion-总结文章的优点，以及模型未来的一些展望，有哪些地方可以进步。
• reference 参考文献
• appendx——公式的补充等