딥러닝 분야 리서치 논문 읽는법 / 커리어 플랜

This post is based on last lecutre of Stanford CS230  by Andrew Ng

https://www.youtube.com/watch?v=733m6qBH-jI 

1. 효과적인 리서치 페이퍼 읽는 방법 

보통 5-20개의 페이퍼를 읽으면 그분야에 대해 어느정도 알아가기 적당한 개수이고, 50장정도(그리고 이해를 많이했다면)는 읽어봐야 함 

이때 하나씩 끝까지 읽는게아니라 

1) 관련 아카데믹 페이퍼 뿐아니라 미디엄/ 깃헙 등 다양한 리소스들로 대충의 리스트를 만들어둔다

2) 그리고 동시에 여러개를 읽으면서 이해가 잘가는 것들은 끝까지 읽고 읽다가 나랑 상관없는거 같은 페이퍼는 지운다. 물론 이과정에서 또 새롭게 논문 리스트를 추가할수있다  

3) 한 논문을 읽을때는, 먼저 논문제목 /abstraction/ figues 으로 전체적인 내용을 이해한다. 그리고 intro - conclusion 을 읽고 나머지 섹션을 훑어본다. 이때 주로 이해가 안가거나 수식들 부분은 일단 패스 한다. (실제로 논문이 쓰일당시에 저자도 어떤 부분이 중요한지 모르고 쓴경우가 많기때문에 전체를 이해하려고 하지않아도 괜찮다)
4) 다음의 질문에 대답하려고 한다 : 저자가 달성하고자하는 부분이 무엇인지/ 저자가 제시한 접근방법에서의 핵심이 무엇인지/ 내가 어떻게 이 지식을 사용할 수있을지 / 레퍼런스를 뭘 읽어볼지 

 

https://cs.stanford.edu/~rishig/courses/ref/paper-reading-technical.pdf