深度学习论文写作框架_深度学习毕业论文结构

一. 前言

1. 一篇好论文的几个评价标准：Significance（重要性）、Novelty（创新性）、Presentation（表达能力）、Experiments（实验结果）
2. 论文结构应为金字塔结构，层层递进，逐次展开。塔尖即论文标题，总领全篇；塔顶即论文摘要，高屋建瓴；塔身即论文简介，全面介绍；塔底即方法、实验、结果等，详细说明。
3. 在具体写作过程中，每一段应遵循总——分结构，即段首概况段意，段身详述内容
4. 如无特殊要求，论文时态多为一般现在时态

二. Abstract写作

本部分应该包含论文全文的背景、问题、方法、结论，可以视作对Introduction部分和conclusion的缩写，在实际写作过程中可最后完成这一部分。

三. Introduction写作

按顺序分为以下四部分：

1. 背景 Background（包含3个子模块）
   a. 大背景
   b. 具体本文处理的分支任务
   c. 现有的最相关的方法
2. 现有方法存在的问题(分为两类型问题，需要用不同的写法去写)
   a. 老问题新方法。首先定义老问题，接着说明现有方法仍然存在的缺陷，最后说我们提出了更好的方法来解决这个老问题
   b. 新问题。首先一步步引出为什么会有新问题（一般来说是因为当前方法为了解决一些之前存在的老问题而引入的新问题）解释清楚新问题的来源后，再说我们针对该新问题提出的解决方案
3. 方法部分
   a. 采用总分结构：段首明确所提出的方法，每个分模块具体解释
   b. 段首用最简洁的语言概括：用了什么样的新东西（名字短语）来解决前面的问题。
   c. 每个分模块的描述可以分为3块。第一块，引出此解决方案的名字，和大体的解决思路（不给细节）；第二块，说明稍微具体一些的方法内容，让读者有个模糊的概念知道你在做的核心内容是什么。第三块，详细介绍改进的优势。
4. 本文贡献
   a. 发现问题，提出新方法
   b. 每个改进一句话，说明针对啥问题，提出啥方法，起到啥作用
   c. 实验方面的贡献，一般是大于等于3句说明实验的结论。第一句，说明模型整体比现有同任务模型效果好；第二句，说明模型每部分都是有价值的（ablation study体现）；第三句，说明每个模块改进的必要性（通过对比新提出的模块和现有类似作用的模块来证实）；剩下的如果还有其他实验，也可以把其他实验结论进行阐述（第四第五第六点）。

四. Related Work写作

1. 基本目的：对本篇文章所提出的工作和与其相近的工作的相同点和异同点进行分析，从而避免让读者将本工作和其他相近工作混淆，并且一定程度上说明本工作的优势所在。
2. 论文中的地位：本部分是Introduction 第一和第二部分的扩写。
3. 仍然采用总分结构，背景工作的扩写作为总起第一段；然后分成几个不同的小节，来分别将有跟我们工作相同创新点或者同样解决跟本工作类似问题的方法进行总结和区分。
4. 每个小节，一般应分为3-4块内容：第一块是相关领域代表工作介绍（3个左右）；第二块内容是介绍和我最相关的（不限，不超过3个）；第三块内容说明这些最相关工作的问题（大概率是intro已经定义的，我们本篇文章要解决的问题之一），并且说明我们工作与他们的异同（我们解决了他们有的问题）；第四块内容，简单说明一下其他不一样的地方（可选）；第五块内容，简单交代说我们做了实验来定量地比较我们的这个新方案/新模块和跟他相近的方案/模块的优劣。

五. Methodology写作

1. 论文中的地位：是introduction第三部分的扩写+操作细节描写
2. 仍然采用总分结构。总起段落，是introduction第三部分的缩写。几个小节（小节个数取决于intro分了几块）中，每小节中必须包含三部分内容，第一：模块的细节操作（卷积、加加减减、并行）；第二：符号化的formal公式定义；第三：从intuition的角度，详细分析它的优点。前两块内容顺序可以穿插写，也可以按顺序写。
   此外，如果本模块解决的是某一个前面提到的现有方法的问题（即intro第二部分提到的），那就要对intro第二部分相关内容进行扩写，交代清楚问题来源细节以及现有方法从原理的角度为啥不work。然后再引出前面三部分内容。
3. 注意事项：尽量用一个overall的图来完整包含你的整个模型，图里面字号、符号、图形、颜色，尽可能的统一。

六. Experiment写作

1. Experimental setting, 说明dataset ，baseline，parameter，metrics是选择了什么，和选择这些的原因。
2. 实验分析，至少要包括三个部分
   a. main results（整体模型相较于SOTA方法的优越性）
   b. 消融实验（每个模块存在的必要性和有益性）
   c.模块优越性比较实验（证明每个模块提出的新方法相对于现有可替代方法是优越的）。
   d. 随后对于超参数的选择，如果在setting里说明了是由grid search得到的，那么就应该将grid search体现出来（在xx-xx范围调整xx参数，然后发现xx值得时候，效果最好，所以我选他）。
3. 进行实验分析得时候，一般是总分结构，先总起说明我们通过实验结果发现，我们的模型/模块是比其他SOTA方法更好的。然后分别介绍，详细的比较结果，在这个阶段要分三句，第一句观察到的现象，第二句原因，第三句结论。
4. 注意事项：a、缩写一致，b、对于所有的baseline在表格里加个引用，c、表格结果展现，善用加粗，下划线，和直接给出一行imp.。d、图标用矢量图，不要用excel画图。E、图里的字号尽量尽量尽量放大。

七. Conclusion写作

全文只有结论第一段是用一般过去时/完成时，其他均可以用一般现在时。