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深度学习中创新点比较小,但是有效果,可以发(水)论文吗?

研究生想发篇论文混个毕业,深度学习方向的,创新点很小,但是做实验是有效果的。请问这样可以发篇水刊的sci吗?

首先,当然可以发。不过即使你不提点,也可以发。

然后,重点是如何发?给出一些讨论以供参考:

刨根问底法

此种方法最为直接,即知其然也要知其所以然。如果你提的小改进使得结果变好了,那结果变好的原因是什么?什么条件下结果能变好、什么条件下不能?提出的改进是否对领域内同类方法是通用的?这一系列问题均可以进行进一步的实验和论证。你看,这样你的文章不就丰富了嘛。这也是对领域很重要的贡献。

移情别恋法

不在主流任务/会议期刊/数据集上做,而是换一个任务/数据集/应用,因此投到相应的会议或期刊上。这么一来,相当于你是做应用、而不是做算法的,只要写的好,就很有可能被接受。当然,前提是该领域确实存在此问题。无中生有是不可取的,反而会弄巧成拙。写作时一定要结合应用背景来写,突出对领域的贡献。

声东击西法

虽然实际上你就做了一点点提升和小创新,但你千万不能这么老实地说呀。而是说,你对这个A + B的两个模块背后所代表的两大思想进行了深入的分析,然后各种画图、做实验、提供结果,说明他们各自的局限,然后你再提自己的改进。这样的好处是你的视角就不是简单地发一篇paper,而是站在整个领域方法论的角度来说你的担忧。这种东西大家往往比较喜欢看、而且往往看题目和摘要就觉得非常厉害了。这类文章如果分析的好,其价值便不再是所提出的某个改进点,而是对领域全面而深刻的分析。

移花接木法

不说你提点,甚至你不提点都是可以的。怎么做呢?很简单,你就针对你做的改进点,再发散一下,设计更大量的实验来对所有方法进行验证。所以这篇paper通篇没有提出任何方法,全是实验。然后你来一通分析(分析结果也大多是大家知道的东西)。但这不重要啊,重要的是你做了实验验证了这些结论。典型代表:Google家的各种财大气粗做几千个实验得出大家都知道的结论的paper,比如最近ICLR'22这篇:Exploring the Limits of Large Scale Pre-training.

为避免误导大家,我在这里做个说明:所列出的技巧方法绝对不是灌水方法,而是正常的科研思维和写作手法。即使是创新性比较大、对领域有大贡献的东西仍然可以采用类似手法来写。这就要求大家在写作时找准出发点和落脚点,才能做到有的放矢。毕竟写作

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