【学术论文】查找论文、查找并理解配套代码（持续更新~）

看了几个讲这些的博客＆视频，自己也有一些小小的技巧，总结一下啦～

一、查找论文

查找某领域较具权威的文章：https://ai-paper-collector.vercel.app/
查找某特定文章：https://dblp.uni-trier.de/
 

二、查找论文代码

如果这论文很老，论文里的算法在该领域有举足轻重的地位，那么网上很可能有工具包。例如机器学习方向中，经典的聚类、分类算法。MATLAB，python等常用语言都有丰富的工具包可供使用，一般有名的算法都会包括在其中。

如果论文非常新，或者论文中的算法在该领域并没有多大的影响，且论文中没有附加代码链接，可尝试以下方法（成功概率降序）：

1. 使用谷歌或必应搜索该论文的名称 \ 第一作者的姓名+homepage，找到该作者的个人学术主页，在他的主页上看看他是否公开了论文的代码。

2. 搜索该论文中算法的名字+code或者是某种语言，如python等，有的科研人员读完这篇论文，会写代码并公布出来。

3. 邮件联系第一作者。一些很忙的大牛可能扫一眼就不再过问，但一些博士生还是乐于分享代码的，这样自己的文章也更容易被同行引用。

4. 查看该论文被哪些论文引用了，引用者有时需要将自己的算法与引用的算法作比较，所以他们有可能这个算法的代码。

有几个查找代码的网站推荐（附链接和简介）：

• Papers with Code：https://paperswithcode.com/
  网站将ArXiv上的最新机器学习论文与GitHub上的代码相对应，可以按标题关键词查询，也可以按流行程度、GitHub星星数排序。
  
  
  
  
• https://github.com/MLNLP-World/Top-AI-Conferences-Paper-with-Code
  按照顶会及其年份进行的分类整理。
  

三、理解论文代码

对深度学习中50+个经典网络架构代码做了逐行注释（公式/文字/示意图）：https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations
对应的可视化网站：https://nn.labml.ai/

1. pycharm调试

在所在行左侧点击即可设置断点（运行至断点前一行暂停）。

上面一行依次为：

• Step Over(F8)：运行完断点所在行（运行接下来的每一步代码）
• Step Into(F7)：不管当前调用的函数是在当前脚本中定义，还是在其他包或脚本import进来的，都跳转进该函数。
• Step Into My Code(Alt+Shift+F7)：如果要进入的函数是在当前脚本内定义的，那么跳到定义的函数位置；如果不是在当前脚本上定义的（是从其他包或脚本import进来的），那么就不会跳入该函数。
• Step Out(Shift+F8)：从内部函数一层一层往外跳
• Run to Cursor(Alt+F9)：运行至光标定位的位置。
• Evaluate窗口：最后这个最有用！可以直接搜索当前的变量，查看其具体情况！

左侧一列依次为：

2. pycharm阅读

点击左边的Structure按钮，可以查看当前脚本的代码结构（当前脚本文件中有多少个全局变量、函数、类以及类中有多少个成员变量和成员函数等）：

黄色v表示全局变量；粉色f表示普通函数；左上角带红色小三角的粉色f表示内嵌函数；
蓝色c表示类，类中粉色m表示成员函数，黄色f表示成员变量。

点击可以跳转到对应的代码。

 

四、知识总结

1. 目录问题

'./'表示运行程序脚本所在目录下；
'…/‘表示运行程序脚本所在目录的上一目录下。

这就意味着相对路径的正确与否取决于你运行程序的’main function’在哪里，而并不取决于你写的’./'命令位于哪个文件。
相对路径的相对，指的是相对于’python.exe main.py’的’main.py’的路径，与’main.py’调用的哪个文件无关。

2. 参数设置

epoch：将所有训练样本训练1次为1个epoch
batch_size：每个batch中训练样本的数量（由于训练样本过多，无法一次性送入计算，需将其分成多个batch , 逐一送入计算训练）
iteration：完成一次epoch需要的batch个数（即 iterations = batch numbers = 样本总数 / batch_size）

3. 评价指标

预测正确（T）错误（F）	预测为正（P）	预测为负（F）
正样本	TP	FN
负样本	FP	TN

Precision = TP/(TP+FP)：反映了预测为正的样本中，真正的正样本所占比例；
Recall = TP/(TP+FN) ：查全率，反映了真正的正样本中，被正确预测为正的样本所占的比例；
Accuracy = (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN) ：反映了总样本数中，预测正确的样本所占的比例;
F1-score = 2Recall×Precision/(Recall+Precision)：反映了precision和recall的调和平均评估。

Precision高，Recall低：负样本大概率能被正确预测，但是一部分正样本也被预测成了负样本
     —> 预测为正的大概率为真正的正样本
     —> 侧重看被预测为负的正样本有什么特点，为什么会被预测成负

Recall高，Precision低：正样本大概率能被正确预测，但是一部分负样本也被预测成了正样本
     —> 预测为负的大概率为真正的负样本
     —> 侧重看被预测为正的负样本有什么特点，为什么会被预测成正

两者都低：可能是训练集和测试集的label弄反了
两者都高：完美！

 

五、其他

伯乐 RecBole（推荐系统框架）：https://recbole.io/