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理解一篇论文需要花多少时间？
对于刚接触机器学习的人来说，理解一篇相对简单的论文可能需要一个小时，这并不罕见。但是，有时你可能会偶然发现需要3个小时甚至更长时间才能真正理解的论文。
最重要的是不断学习，变得更好是指更加稳定的学习，而不是集中一段时间内读大量的论文。与其在短时间内死记硬背，不如从明年开始每周读两篇论文。
Step 1. 编写一份论文列表
尝试创建一份研究论文列表、包括你拥有的任何文本（例如微信公众号等）或学习资源。
Step 2. 过一遍列表
基本上，你应该以一种并行的方式阅读研究论文，意思是一次处理多篇论文。具体地说，试着快速浏览并理解每一篇文章，而不是全部读完，也许你读了每一篇文章的10-20%，也许这足以让你对手头的文章有一个高水平的理解。在那之后，你可能会决定删除其中的一些论文，或者只是浏览一两篇论文，把它们通读一遍。
如果你读到：
5-20篇论文(在选择的领域，比如语音识别)，这可能是足够的知识，你可以实现一个语音识别系统，但可能不够研究或让你处于前沿。
50-100篇论文，你可能会对这个领域的应用(语音识别)有很好的理解。
Step 3. 深入理解数学部分
试着从头开始重新推导该文中的数学过程。虽然，这需要一些时间，但这是一个很好的练习。
Step 4. 运行代码
下载开源代码(如果你能找到的话)并运行它。
Step 5. 重新实现
从头开始重新实现：如果你能够做到这一点，那么这是一个强烈的信号，表明你已经真正理解了手头的算法。
不要从头读到尾。相反，需要多次遍历论文。
Step 1. 阅读文章标题、摘要和图
通过阅读文章标题、摘要、关键网络架构图，或许还有实验部分，你将能够对论文的概念有一个大致的了解。在深度学习中，有很多研究论文都是将整篇论文总结成一两个图形，而不需要费力地通读全文。
Step 2. 读引言+结论+图+略过其他
引言、结论和摘要是作者试图仔细总结自己工作的地方，以便向审稿人阐明为什么他们的论文应该被接受发表。此外，略过“相关工作”，这部分的目的是突出其他人所做的工作，这些工作在某种程度上与作者的工作有关。因此，阅读它可能是有用的，但如果你不熟悉这个主题，有时很难理解。
Step 3. 通读全文，但跳过数学部分
通读全文，但略过没有意义的部分，出色的研究意味着我们发表的东西是在我们的知识和理解的边界上
当你阅读论文时(即使是最有影响力的论文)，你可能也会发现有些部分没什么用，或者没什么意义。因此，如果你读了一篇论文，其中一些内容没有意义(这并不罕见)，那么你可以先略读。除非你想要掌握它，那就花更多的时间。
当你阅读一篇论文时，试着回答以下问题：
作者试图完成什么（解决什么问题）
这个方法的关键要素是什么（方法的边界）
你自己能做什么（该文的方法有什么不足）
你还想要什么其他的参考资料（）
如果你能回答这些问题，就很有希望的能反映出你对论文有很好的理解。
首先，是要多读论文，这是肯定的。
其次，在读论文的过程中，不能只看对方做了什么，而是要善于去提炼论文要解决什么问题，
最后，论文使用了什么样的方法。
在选题立题的过程中，首先需要明确要解决的问题是什么。其次是你的解决方案是什么。
在这个过程中，可以选择解决认为很重要的问题，或者是很感兴趣的问题。也可以去发现别的研究者没有考虑到的，有很大提升空间的问题，可以从这两个角度来选择。
阅读论文不需要每篇都从头到尾看完。一篇学术论文通常包括以下结构，我们用序号来标记建议的
阅读顺序：
按照这个顺序，基本在读完题目和摘要后，大致可以判断这篇论文与自己研究课题的相关性，然后就可以决定是否要精读导论和实验结果判断学术价值，是否阅读本文工作了解方法细节。此外，如果希望了解相关工作和未来工作，则可以有针对性地阅读“相关工作”和“结论”等部分。
如果文章对我很重要，继续下面的步骤
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原文地址：https://www.cnblogs.com/fengyubo/p/11410417.html
