인공지능 분야를 위한 논문을 접근하는 가이드는 "앤드류 응 교수님의 ML/DL 커리어 경력과 논문 읽기 관련된 조언을 기반"을 기초로 진행함.
(개인적인 방법 활용의 의견은 단따옴표(' ')로 제시)
https://media-ai.tistory.com/7
https://www.youtube.com/watch?v=733m6qBH-jI
1. 연구 논문 읽는 방법
1-1. 논문 목록 작성
1-2. 논문당 읽을 내용 줄이기
- 한번에 한 개 이상의 논문을 봐야함.
- 논문 목록 중에서 자세히 읽어야 할 것과 아닌 것을 취사 선택 (약10%~20%를 읽고 높은 수준으로 이해할 수 있음: step1).
논문 한 개를 어떻게 읽을 것인가?
처음부터 끝까지 정독하지 말고, 다음 순서를 참고하여 읽음(대신 순서별로 여러번 반복하여 읽음). 앞서 10%~20%를 읽고 이해하기 위해서는 step1으로 읽음.
Step 1. Title, Abstract, Figures를 먼저 읽습니다.('논문 취사 선택 시')
Title, Abstract, 핵심 아키텍쳐 Figures와 실험 섹션을 먼저 읽으면 논문의 기본적인 컨셉과 아이디어를 알 수 있음. 특히나 딥러닝 계열의 논문은 한두 개의 도표로 여러개의 논문을 정리하기 때문에 처음부터 끝까지 논문 텍스트를 다 읽어볼 필요는 없음.
Step 2. Introduction, Conclusion, Figures and Tables 를 읽고 필요없는 부분은 생략 ('핵심 논문 선별 과정')
도입과 결론, 초록에는 저자가 논문 리뷰어들에게 왜 자신의 논문이 게재 승인되어야 하는지 명확히 설명하기 위해 신중하게 요약한 내용이 담겨 있습니다. 그리고 관련된 다른 연구에 대한 부분은 가능하면 생략하세요.
이 부분은 저자의 연구가 다른 사람들의 연구에 비해 얼마나 느낌있는지를 보여주기 위한 내용이기 때문입니다.
그렇기 때문에 해당 논문의 분야에 대해 익숙치 않다면 읽어보는 것이 도움되지만 이해하기 어려울 수도 있습니다.
Step 3. (수식은 과감히 생략) 이해가 안되는 부분은 빼고 전체적으로 리딩('논문을 핵심 알고리즘을 코드로 구현할 경우')
위대한 연구는 우리의 지식과 이해의 경계를 넓힌다는 뜻입니다.
그 말인즉슨, 저자는 여러분이 논문을 읽을 때 발견할 쓸모없는 부분이나 이해할 수 없는 부분도 설명합니다.
결론적으로 여러분이 논문에서 이해가 안되는 부분(잘 안쓰이는)은 처음에 생략해도 좋다는 뜻입니다.
해당 논문을 완전히 마스터할게 아니라면 시간만 더 듭니다.
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논문을 읽고나면 다음 질문에 답해보세요.
1. 저자가 뭘 해내고 싶어했는가?
2. 이 연구의 접근에서 중요한 요소는 무엇인가?
3. 당신(논문독자)은 스스로 이 논문을 이용할 수 있는가?
4. 당신이 참고하고 싶은 다른 레퍼런스에는 어떤 것이 있는가?
('5월 중... 조금 복잡해진 기본 논문 하나를 밑바닥 부터 구현해본다고 며칠을 시도하였다. 구조를 이해하여 약간의 힌트와 함께 구현했는데, 코드 오류가 생겼다. 시간은 시간대로 잡아 먹고, 오류 하나를 찾기 위해서는 투자하지 않아도 되는 시간을 들여야 하는 것이다(이제껏 이런 식으로 시간을 잡아먹음). 하나를 파는 것은 나의 전공 습관인 것인데... 인공지능 세계에는 인공지능의 정석적인 방식이 있는 것...앤드류 응 교수님의 '코드 연습하기' 조언대로 논문 핵심 파악 후, 오픈소스를 찾아 실행 후 이해와 큰 그림을 그린 후 밑바닥 부터 구현하는 방식을 사용하자.')
수식 이해하기 :
밑바닥부터 직접 연산해보세요. 시간이 좀 걸리겠지만 좋은 연습이 될겁니다!
코드 연습하기 :
1. 오픈소스를 다운받아서 실행해본다.
2. 밑바닥부터 직접 구현해본다 ; 잘 몰랐다면 알고리즘을 직접 손으로 구현해보면서 이해해볼 수 있는 기회!
