¿Cómo deciden las personas en aprendizaje profundo qué artículos no leer?

Personalmente, trato de leer todos los resúmenes en arvix … pero en general, primero miro el título y luego leo el resumen de los que dependen, si me parece interesante. ¿Qué criterio utilizo para decidir si es interesante?

  1. relevante para algo en lo que estoy trabajando ahora o en lo que quiero trabajar
  2. papel potencial que podría alterar fundamentalmente cómo se realiza el aprendizaje estadístico
  3. también si el papel parece AGI trato de echarle un vistazo
  4. si parece que el problema que abordan es importante (digamos que parece que hicieron un progreso interesante para fusionar el lenguaje con la visión, etc.)

pero en general solo verifico el resumen es lo que hago, a veces miro el diseño de todo el documento si lo merece, pero sí hay demasiados trabajos publicados en estos días. Si no tiene datos experimentales, generalmente no leo más que el resumen porque me gusta intentar pensar en mis propias ideas (o al menos me gusta aspirar a eso).

Algunos métodos estándar que uso:

  1. Veo a los autores y la conferencia (o la revista) donde se ha aceptado el artículo.
  2. ¡El conjunto de datos, la arquitectura y la función de pérdida! Estos son los factores cruciales que determinan qué intentan hacer los autores.
  3. Proceso de capacitación: ¿cómo están capacitando exactamente a la red?
  4. A menudo su código git-hub. * Si el periódico todavía me interesa. *
  5. ¿Qué tipo de precisión, precisión, etc. se ha informado? Si todo esto “tiene sentido” y siento que es un enfoque pragmático que puede resolver mi problema, profundizo en él para comprender las complejidades 🙂

¡Espero eso ayude!

Soy bastante selectivo cuando se trata de leer periódicos. Las estadísticas, oraciones formales, datos, gráficos, diagramas son a veces aburridos.

Por lo tanto, lo primero que hago es leer la conclusión, donde puedo absorber el tema de manera simple. Cuando es intrigante y está bien escrito, lo escaneo o lo leo.

Básicamente lo hago de una manera muy ingenua.

  1. Inmediatamente busco la propiedad Citado por en el buscador.
  2. Si tiene un número decente, entonces comienzo a leer el resumen del artículo. Léelo un par de veces más hasta que lo entienda.
  3. Si puedo entender el documento y de alguna manera conectarme con él, inmediatamente busco su implementación en GitHub. Mirando su repositorio de GitHub do da una ligera intuición sobre si debería leer más allá.

Eso es.

Una mejora de algunos porcentajes de error en un conjunto de entrenamiento estándar, o una tasa de convergencia un poco más rápida, una solución ligeramente mejor para un problema que de todos modos es irrelevante.