3. 談談Presentation
Presentation分為做報告，還有就是寫paper
3.1 談談做報告14年，剛來哥大那會兒，每週五是我們組會，導師讓我在組會上present RCNN，這是我第一次給導師作報告，而且是在全組面前報告，自然想要好好表現。我對object detection之前完全沒了解過，於是paper讀了一遍又一遍，文中用到的前人技術不懂，便找到前人的文章去學怎麼回事。感覺自己學到好多，自我感動，覺得花了這麼大工夫，一定到時候會讓導師刮目相看。
結果就是啪啪打臉：導師極其嚴謹，當我解釋了A，解釋了B，問我已經有A了為啥還要B；我大腦一片空白，嘗試著解釋了半天，導師表示聽不懂，這是可想而知的，因為其實我自己也並沒有搞清楚為啥；當時自己讀paper的思維模式其實只是，memorize怎麼做怎麼做，但沒有去搞清楚要這麼做背後的原理；另外當時slides準備的也不夠好。總之結果是，這次報告搞砸了。還好事後，師兄們繼續跟我討論，讓我對技術原理有了更深刻的認識；有的師兄更用親身經歷安慰我，說當年他剛來的時候，第一次彙報工作連slides都沒做，幹講，導師自然也是沒能聽懂。
之後幾年，從導師身上學到了很多presentation的技巧：
如果可能的話，事先了解你的聽眾背景，是跟你做同一個topic的，還是同一個大領域但不同topic的，還是完全其他專業背景的。需要根據聽眾背景，定製和調整：比如，需不需要多介紹些背景？需不需要更深入技術細節？等等一頁slide儘可能focus在一個點上，不要資訊量過大，否則聽眾很容易lost儘可能多用圖片表達，不要大段大段的列文字，A picture is worth a thousand words上面這兩點，其實principle都是儘量讓要講的內容簡單明瞭，因為很多時候我們在聽talk，這樣被動接受的時候，接受新知識的能力是比主動接受時候（比如看paper）低的。當聽眾問問題的時候，If you don’t know the answer, just say don’t know.如果是跟mentor日常討論的slides，因為會討論到很細節的東西，有些圖PPT畫起來，很花時間，而且通常這樣細節的圖還挺多，所以可以就ipad上面手畫一畫，截個圖放到PPT裡就好了；如果是正式一點的presentation，寫slides跟寫paper的principle有點像，不要太focus在細節上，更重要的是講清楚motivation，為什麼這樣設計，細枝末節的不關鍵的內容，放在backup slides裡面。19年CVPR，Doctoral Consortium有幸mentor是斯坦福的一位大牛教授，她也提到了presentation的重要性，說她們lab有個開玩笑的說法，一份slides交給她去改，no pixel left……為了分享如何能讓報告聽起來有興趣，她畫了下面這張圖，讓聽眾情感（亦是興趣高低，注意力程度）隨著時間的變化，有三個高潮：首先，介紹你的問題，通常這時候大家都會引發興趣；但聽著聽著大家注意力就不集中了，這時候就到了圖中第一個低谷，這時候需要指出來這個問題有哪些challenge，大家的興趣就又被激發了；等大家興趣來了，精力集中的時候，介紹你的一部分工作work 1；等介紹完第一個工作，大家又疲勞了，這時候指出來，即使有這個work 1，問題還不能被解決，因為有remaining challenge；接著大家又被調動了興致，可以開始介紹work 2。
3.2 談談寫paper在2.2裡面講了對某一篇paper，如何選題和做規劃。那真的到了寫paper的時候，我自己有幾點如何讓文章寫的更好的體會：
先給一個Talk。寫paper最難的是構思storyline，而最好的完成這一步的方法就是先對你的工作做一個slides，給周圍的人present一遍。這個過程中，你會梳理好自己的思路，畫好文中的figure，準備好實驗結果的table，周圍的人還可以給你提意見，幫助你完善，等這個talk給完了，後面寫paper就會順暢自然了。其實我現在，如果準備投一個paper，當做了一段時間後，就會按照最終presentation的思路，準備slides，用在每週給老闆們report時。開頭先快速review一下做的task和提出的方法，remind一下context，然後重點focus在那周做的新東西上，所以每週彙報的slides可能80%都是跟上一週一樣的，然後新的方法和實驗結果的那幾頁slides是新的，有比較多的細節。用Google doc做語法檢查。剛寫好的paper有typo和語法錯誤是很難避免的，但常常會被reviewer揪著不放。大家寫paper如今大都在overleaf上，但overleaf的查錯還是不夠好，建議可以寫完paper後，貼到Google doc裡面。幾年前開始，估計是由於deep learning對Google NLP的改進很大，感覺Google自動改的質量已經非常高了。Rationale很重要。不光是要講清楚你怎麼做的，更要justify你問什麼這麼做；不光要講你的結果比baseline好，更要解釋為什麼好；讀者看到的不應是一個“使用手冊”。有時候我們寫paper，花了很多篇幅寫了很多實現細節，但是更重要的是，解釋“為什麼”，這個背後的邏輯和insights。大部分paper都是提出一個新的方法，這類方法型paper似乎都可以套下面這個框架：Introduction：可以分為以下幾個部分：Problem definitionPrevious methods and their limits簡單描述你是提出了什麼技術來overcome上面的limits一個圖，非常high-level的解釋前人工作的limits和你的工作怎麼解決了這些limits，最好讓人30秒內完全看懂最後一段如今大都是，In summary, this paper makes three contributions:First work to解決什麼limits提出了什麼novel的技術outperform了state-of-the-art多少Related Work：一般三五個subsection，分別review下相關的topics，同樣不光講previous work做了啥，更要講自己的方法跟前人工作有啥不同Method這是文章的主體，按照你覺得最容易讓別人看懂的方式來講可以第一個subsection是overview，formulate一下你的problem給出notation，配一個整體framework的圖，圖裡面的字型不能太大或者太小看不清，要有些細節，讓人光看圖就能明白你的方法是怎麼回事，但不要過於複雜，讓人在不超過2分鐘的時間看完這張圖然後幾個subsection具體介紹你的方法或者模型；如果testing跟training不太一樣，最後一個subsection介紹inference時候的不同，通常是一些post-processing操作ExperimentDatasetsImplementation details such as pre-processing process, training recipeEvaluation metricsComparisons with state-of-the-artDetailed analysisAlternative design choice explorationAblation studiesVisualization examplesConclusion (and Future Work)Abstract：是全文的精簡版，建議在paper寫完第一稿差不多成型了，有定下來的成熟的storyline了，再去寫abstract；大概就是用一兩句話分別概括paper裡面每個section，然後串起來另外paper提交時候，可以交supplementary materials，雖然reviewer並不被要求強制看這個，但其實給我們機會，去include更多文章技術細節、實驗結果的好地方；在後面rebuttal階段，通常篇幅有限制，但如果你已經在supp裡面未雨綢繆，可以省很多空間，refer reviewer去看你supp裡面的內容就好了。
說到rebuttal，我還是比較幸運的，從導師那學到很多。導師已經是功成名就，業界泰斗那種，起初我以為他這個級別會對我們是放養；但我在哥大投自己第一篇一作paper的時候，導師可以說是手把手帶我入門了。還記得16年CVPR review出來後，導師找我討論rebuttal，我那會兒對寫rebuttal並沒有什麼經驗，也不知道可以用R1代表review 1等等。那天meeting開始已經晚上7點了，估計導師還沒吃飯，我倆就挨著坐在他辦公室裡，對著他的電腦，討論reviewer提的一個一個問題。因為很多時候其實reviewer表達問題並不準確，他教我分析每個問題背後reviewer真正關注的點是什麼。邊討論，導師邊直接敲下我們討論的notes，meeting完後，我看這notes基本上就可以算是個rebuttal的初稿了，比我meet前準備的draft強多了……
[ Disclaimer: 因為篇幅限制，有的問題難以講得完善全面，或跟您意見不合，全當看小說，尋個樂子罷了。]
本文已獲授權。
連結：https://zhuanlan.zhihu.com/p/336801134