如何有效阅读论文-吴恩达

本文是吴恩达在Stanford CS230中讲解如何阅读论文的一些方法。他强调主要两个点:

• Reading research papers : efficient techniques ,that he uses, to read research papers when trying to master a new topic in deep learning.
• Advice for navigating a career in machine learning.

主题阅读论文方法整体流程

第一步：收集并整合相关资源。
	资源可以是研究论文、媒体文章、博客文章、视频、GitHub知识库等形式,在谷歌上搜索“pose estimate”，你会得到与主题相关的顶级资源。这一步的目标是整理所有相关的资源,在这个阶段，对资源数量没有限制，但一定要创建一个名单列表，用于记录有用的论文、视频和文章

第二步：深入研究你认为与主题相关的任何资源。
	在这一步中，记录并跟踪对每个资源的理解程度是至关重要的。
	Andrew Ng建议根据对资源的理解程度绘制一个资源表格，表中包含了资源链接和难易度(10-20%, 20-40%,40-60%,,60-80%,80-100%),确保每篇论文都是10-20%的理解。
	你可能问："多少论文/资源算足够呢".Andrew Ng的说法，理解了5-20篇论文的内容，那么你对该领域的研究就有了基本的理解，对该领域的相关技术也会有足够的理解,50-100篇论文会让你对这个领域有一个更深入的理解

第三步：做笔记，对该领域理解的升华。
	The third step is to take structured notes that summarises the key discoveries, findings and techniques within a paper, in your own words

详细阐述如何阅读一篇论文

reading a paper from the first word to the last word in one sitting might not be the best way to form an understanding.Be prepared to go through a paper at least three times to have a good understanding of its content(一口气的从第一个词读到最后一个词可能不是最好的方式, 一篇论文至少要读三遍)

第一遍: 阅读标题、摘要、文中图表
第二遍：阅读引言、结论，掌握关键信息；并结合图表快速扫描文章其余的内容
第三遍：对论文进行整体阅读，但要跳过任何对你来说可能陌生的复杂的数学或技术公式。在此过程中，还可以跳过不理解或不熟悉的任何术语和术语

通过问自己问题来检测对论文的理解程度

Andrew Ng提供了一组在阅读论文时应该问自己的问题。这些问题通常会表明你理解论文中提出的关键信息。我使用下面的问题作为指引，以确保不会偏离理解重要信息的目标

1、论文的作者想要完成什么，或者已经完成了什么？
2、如果一篇论文介绍了一种新方法/技术/方法，那么该新方法的关键要素是什么?
3、论文中哪些内容对你有用?
4、你还想关注哪些参考文献?

最后吴恩达强调：”Learn steadily rather than short burst for longevity”

参考：

Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 8 - Career Advice / Reading Research Papers