怎么读论文 - AlexNet论文解读

怎么读论文

1. 论文的结构

• title 标题
• abstract 论文的摘要
• intro 论文的导言、介绍
• method 作者的相关工作，提出的重要算法
• exp 做一些实验来证明作者的算法可行
• conclusion 结论

2. 阅读方法

• 第一遍：只看标题、摘要和结论，看完这3个部分大致就知道这篇论文讲什么；然后可以跳到exp实验部分，去看关键的图和表。从而判断这篇论文怎么样，是否适合自己。是否需要继续读下去。如果要继续读，就开始第二遍。
• 第二遍：快速浏览整篇文章，不需要太注意细节，一些公式、证明等可以暂时忽略。主要搞清楚重要的图和表里的具体含义。圈出未读过的相关重要文献，比如某个问题是谁基于什么提出来的，又是谁的方法上改进的。如果还想继续，就开始第三遍。
• 第三遍：精读，清楚每段每句话的含义，大脑里去复现整篇论文的流程，然后去思考，如果自己来做，可以用什么来实现，如果换成自己，能不能比他做的更好。或者是基于他再做研究。 

AlexNet论文解读

AlexNet是深度学习的奠基作之一，本次用这篇文章来演示如何用前面的三遍法读论文。

AlexNet论文原文：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

 第一遍：看论文的标题、摘要和结论。

这个摘要大致表达的意思是，我训练了一个很大的神经网络，在这个数据集上，我们比第二错误率好很多。 

从摘要来看，有点像技术报告，可能不是那么好的论文，但看最后一句，他的结果非常的好，所以这时一般会选择往下看。然后直接跳到最后，结果发现没有conclusion结论部分，但有一个讨论。一般讨论是说未来要干什么事情，而结论是跟摘要一一对应。