吴恩达:稳扎稳打,而不是短时的突击,才能长久的学习。

白交 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

吴恩达教你如何读论文,高效了解新领域。

就算是博士,也很难对所有的关键技术都参透了解。那么如何有效了解一个新领域,是研究者们必备的一项技能。

最近,一位博主就亲身示范了吴恩达的方法,在Medium上,两天即获得 1.7k 赞。

方法具体如何呢?我们就以「姿态估计」这一技术为例,来介绍一下这个方法吧。

系统阅读论文集

既然有了目标, 第一步 收集资源,并整合起来。

论文、博客文章、GitHub资源库、视频……在谷歌上搜索「姿态估计」这个词,得到所有关于这个关键词的资源都要整理下来。

这一阶段,资源数量是没有限制的。只要是你认为重要的资料都可以整理,但要注意,一定要创建一个有用的论文、视频和文章的 短名单

第二步,将你认为的与主题相关的任何资源进行深入研究。

这时候,你可以绘制一张表格。

对每种资源的理解程度,做一个实时的跟踪。

具体来讲,最好的方式就是对所有你收集到的资源都有一个 10%~20% 的理解程度。

这样,就确保你已经对你所收集到的资源,有了足够的了解,并且还能准确的评估其相关性。

很好,你已经对这项技术基本入门了。

更进一步,仔细研读 相关程度更高 的文章资源。这时候,就出现了一个问题,大概多少论文足够了呢?

吴恩达说:对 5~20篇 的论文的理解,那么就说明你对这个领域以及研究进展有了基本的了解。

如果研读到了 50~100篇 ,那么已经非常了解这个领域了。

这时候,你的表格可能是这样。

如果可以的话,还可以做一下笔记,用自己的话总结论文当中的关键发现、技术和研究。

论文至少要看三遍

接下来,就集中介绍一下如何研究一篇论文。

吴恩达认为,要理解一篇论文,一次将一篇论文从第一个字读到最后一个字,可能并不是最佳方式。

正确的打开方式是,一篇论文至少要 看三遍

第一遍,仔细阅读论文中的标题、摘要和关键词。

第二遍,阅读文中的导言、结论以及图表,快速扫描一下论文剩下的内容。

这一步主要是要把握论文中的 关键信息 ,不光是导言和结论,还包括文章中任何小结论的总结,文中涉及的补充信息都跳过。

第三遍,阅读论文的整个部分,但是要跳过任何可能陌生看不懂的数学公式,技术术语。

不过,如果你需要对这个专业领域有一个「深入」的理解,那就必须要搞懂那些公式术语了。

问自己问题

如何检测你对这篇文章的关键信息有了基本的了解?问自己问题吧!

吴恩达提供了一系列的问题,在阅读的时候询问自己。这里就摘取一部分。

1、Describe what the authors of the paper aim to accomplish, or perhaps did achieve.这篇论文作者的目标是什么,或者也许已经实现了什么。

2、If a new approach/technique/method was introduced in a paper, what are the key elements of the newly proposed approach?如果文中引入了一种新方法/技术,那么这一新提出的方法/技术的关键要素是什么?

3、What content within the paper is useful to you?论文中,有哪些内容对你有用。

4、What other references do you want to follow?你还想关注哪些参考资料/文献?

此外,还分享了一些有用的在线资源。

The Machine Learning Subreddit:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/

The Deep Learning Subreddit:https://www.reddit.com/r/deeplearning/

Paper With Code:https://paperswithcode.com/

Research Gate:https://www.researchgate.net/

还有一些顶级会议,比如NIPS、ICML、ICLR…

不过,吴恩达也强调:

Learn steadily rather than short burst for longevity.

稳扎稳打,而不是短时的突击,才能长久的学习。这不光是对机器学习领域,还对整个学术领域有益。

这位博主根据吴恩达的方法,每个月至少阅读四篇论文,来达到理解的目的。

吴恩达他自己也在视频里说,他就随身携带着一批论文,有时间就拿出来研读。

希望这个方法对你有所帮助~如果你有很好的学习论文的方法,也欢迎跟我们分享。

博文链接:

https://towardsdatascience.com/how-you-should-read-research-papers-according-to-andrew-ng-stanford-deep-learning-lectures-98ecbd3ccfb3

视频链接:

https://www.youtube.com/watch?v=733m6qBH-jI

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