百试百灵！硕博五个月从零基础到发出一篇深度学习论文的详细流程分享！25年新方法！
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大多数人通过自己的努力在成功上岸硕博的那一刻是非常开心的，但一进组才发现其实又是进入一次焦虑、迷茫的情绪循环（除了遇到好的导师），但大部分硕博都还是要靠自己的，只是放养你，不PUA、不疯狂给你派发任务的导师都算是好导师了。
如果你想在硕博期间过的尽量开心，也能有时间为自己毕业后的生涯做规划，靠自己掌握一套能够快速产出论文的方法论才是最重要的，一方面是不用自己到处踩坑花大量时间试错、一方面你能给实验室带来结果导师自然不会给你坏脸色看、最后一方面是你可以留出大量的时间来准备和规划你毕业后的方向。
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今天给大家分享一个快速且非常有效的产出深度学习论文的方法流程：
第一步：复习下基本的高数、线代等基础数学知识来学习机器学习深度学习的基础理论知识，并且熟练掌握Python、Numpy、Pandas、Pytorch等库的常用操作方法，这是你后续找创新做实验写论文的关键！（可以跟着我在B站给大家分享的路径来学）。
第三步：可以开始读你这个方向的论文了，先读开山之作和经典SOTA来对这个方向建议一个初步的了解（不知道你这个方向的经典论文有哪些？直接Deepseek！）然后再去看近二三年的顶会论文。（找论文可以去这些地方：Paperswithcode、谷歌学术、Arxiv、Semanticscholar、看论文可以用小绿鲸）。
第四步：看近二三年的顶会论文过程中发现性能好但不是SOTA、有数据有代码、readme写的很详细的就可以作为自己的baseline模型（用来改进做对比的模型），要尽可能复现它一次。注：不选SOTA是因为很难打的过人家，实验室也不一定有资源、看近二三年的顶会是因为选太老的baseline对比很难过审。
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第五步：改进你的baseline模型，因为重点改进的是网络部分，所以你自己需要先去了解baseline的架构与代码，这样才知道在哪下手效果好，要理解网络的每个部分，tensor输入输出的shape，接着就可以拿a论文里的a模块、b论文里的b模块、c论文里的c模块等等加进去训练模型，有串联、并联、交互多种缝合方式，效果有提升的话就可以做消融实验，然后就是讲一个好的故事，为什么加入a好，加入b好啊等等等等。像是提取多尺度特征，提取局部特征等等，a的优缺点，b的优缺点，你设计了什么，充分结合了ab的优点。
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第六步：最后可以用Latex写论文、画图可以用我之前推荐过的ML画图模版PPT。
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