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今天去所里听来自南洋理工大学的xu dong的报告。Xu dong报告的题目“”。听报告前,小白鼠八卦了Xudong的简历,相当牛,在nips, icml, cvpr和pami都有发文章。于是,小白鼠很想亲眼目睹Xu dong 真人。
Xudong 在作报告时,说话相当快,他思维速度也应该很快。作为一个现在很少接触机器学习的小白鼠,基本听不懂他技术手段。不过Xu dong在讲技术手段时穿插讲了如何做科研,讲了相当有意思。
小白鼠感觉Xudong现在的目标是做影响力的工作。如何做影响力的工作呢
1. 会提新问题:他一直在强调知道如何求解不是最重要的,最重要的是如何提问题。能否说出这个问题是新的,是有意义的。
2. 要敢于去开一个新方向,或者是在旧方向上做的比别人好。不要在跟别人的工作时,只是改改几个中间步骤。而且,跟别人的工作有很大的风险,当你看到别人的paper时,通常已经过了大半年甚至一年多,你再跟别人的时候,可能别人已经做出更好的东西,这样你可能比不上的别人的工作,或者文章的引用率就很低。有些人虽然不是最早做sparse coding,但是引用率高通常是因为他们看到了最早做space coding的人的文章
3. 选课题尽量选难一点,不要选那种拍脑袋就可以想出来的,这种文章很容易被拒。要选那种要拍好多天脑袋才能想出来的。比如想把A方法和B方法结合,不要就简单的A+B,要想如何让A+B在unified framework下,如何Jointly work,告诉别人为什么有道理(这点俺深有体会,曾经有篇文章就是拍脑袋简单做了下,被拒的很惨,后来出现了相同想法的文章,但是把想法做的相当有深度。)
4. 形式化比解法更重要,要想清楚用什么term做目标函数或者约束,这样做有什么意义,有什么好处
5. 做研究要“枪挑一条线,棍扫一大片”。“枪挑一条线”是指做科研要深入,不断的深挖下午。“棍扫一大片”是指提出某个方法在领域1有用,能不能换个领域,在领域2有用。这样即有效率又可以出质量高的成果,比如他当年CVPR09文章到CVPR10的文章,技术手段中SVM的模型变得不多,但是更加有深度了。
PS, 可以看出xudong 培养学生也很用心,他说他带学生duan linxi时,手把手教如何编代码,如何写文章。
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GMT+8, 2024-12-27 11:36
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