吳恩達老師曾經說過，看一篇論文的關鍵，是復現作者的算法。

然而，很多論文根本就復現不了，這是為什么呢？

一、數據關系

因為作者使用的數據比較私密，一般人拿不到，這種情況下，即使作者提供了源代碼，但是讀者卻拿不到數據，也就沒法復現算法。

這種情況在國內學術界很普遍，數據別人沒有，這就好像一位奧數老師，自己出了一道奧數題，自己解答出來，然后把解題過程寫了論文，這類論文往往說服力不夠，故事性不夠強。

二、硬件原因

深度學習的很多算法，是靠大力出奇跡的方法做出來的。比如谷歌、facebook的一些算法，依靠強大的硬件訓練出來。

普通研究者沒有那么強大的硬件資源，估計達不到他們的1%的算力，根本無法復現算法。

三、數據劃分和訓練方式

有些論文公開了代碼，也公開了數據，但是論文里沒有提到數據劃分問題，數據如果比較少的話，不同的劃分會導致結果不同。

四、眾所周知的原因

這個原因大家心知肚明，我就不說太明白了，這個情況出現在很多國內作者的論文里。這個在公開數據上比較少見。

很多國內的學者發的論文，通常的套路是：

1. 定義一個很新但是意義不大的問題；

2. 面向github編程；

3. 網絡中加一些attention，module，normalization，loss，加到不會崩為止；

4. 編故事，寫小說，看上去邏輯挺清晰的，但是不給別人復現的機會。

理想的論文什么樣？

1.效果可以復現，論文里每一個實驗邏輯都很通暢，論文所有實驗形成的邏輯鏈完備，使用公開數據集，效果和論文基本一致。

能夠達到這種的一般是領域內的大佬，比如陳天奇、何愷明。

2.使用公開數據，公開代碼，論文細節清楚，能復現論文的效果。盡管很多論文的作者也不能說明為什么這么設計的網絡效果好，這個應該是深度學習可解釋性差的原因。因為他們公開了代碼，在公開數據集上效果好，能復現效果，所以也是好論文。

文末推薦

最后，推薦一個網站：paperswithcode.com/，很多優秀論文的代碼都能找到。

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總結

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