论文生产发表流程 - 深度学习论文生产流程包括从想法到实验扩充、撰写修改、投稿审稿、反驳修改等环节，通常需要经历多次打磨和修改[3] - 论文投稿后若未因格式等问题被直接拒绝，将进入审稿阶段，由三位审稿人给出意见反馈，作者需撰写一页反驳并等待最终结果[4] - 论文录用率通常在六分之一到四分之一之间，大多数论文会经历多次投稿和修改过程，形成所谓的"斐波那契投稿法"[4][5] 写好论文的意义 - 论文是传达思想的载体，帮助作者严格完成工作并明确创新点，同时为后人提供改进基础[7] - 高质量论文具有长期影响力，可能成为学者科研成就的代表作，而低质量论文可能误导他人或成为黑历史[7] - Simon Jones推荐通过写论文来监督研究进程，在写作过程中发现问题并补充实验[7] 创新点和论文核心 - 创新性(novelty)是论文关键，可表现为新问题、新发现或颠覆理论，MXNet作者李沐提出创新性=影响范围×有效性×新颖性[10] - 衡量创新性常见错误包括：认为复杂即创新、混淆前人工作、说不清创新点等[10] - 论文应明确核心想法并不断打磨，避免"从多个方面改进算法"等模糊表述，理想状态是"一条巨龙，一招制敌"[11] 论文的写作要点 - 深度学习论文常用"八股文"结构，同一故事在摘要、介绍和正文中分层次讲述三遍[13] - 标题和摘要最关键，影响检索和审稿人匹配，流行做法是为方法起好记名字如ShuffleNet、Transformer等[13][14] - 好论文标准：问题重要新颖、思路有理有据、实验超越前人、消融实验扎实；差论文则呈现混乱、拼凑或选择性展示结果[15] - 写作技巧包括：用图表串联故事、优化详略分布、先求严谨再求美观、统一符号定义等[16] 投稿经验与审稿意见 - 作者存在知识盲区，需通过他人反馈修正错误认知，写作时要考虑不同读者群体[18][19] - RIFE论文经历五次投稿，前四次分别因基准错误、动机不明、亮点不突出被拒，最终通过调整内容结构获得录用[20] - CoNR论文因跨领域问题遭遇多样化审稿意见，通过裁剪内容和凝练创新点改进；DMVFN论文因突出优势一次投稿即中并被选为CVPR亮点论文(占接收论文10%)[21] - 常见负面审稿意见包括：缺少重要参考文献、结果不可信、不尊重前人工作、创新性差、呈现质量差、路线分歧等[22][24]