对神经网络某一层做了小改进，效果却提升显著，可以发论文吗？

您好！很高兴能为您解答这个问题。

首先，可以肯定地说，如果您的改进确实有效，并且您能够详细地阐述清楚您的工作，那么完全有可能发表一篇有价值的论文。神经网络领域的论文发表，关键在于创新性、有效性、可重复性以及充分的论证。

下面我将从几个方面详细阐述，并尽量剔除AI写作的痕迹，以一种更具人情味和经验性的方式来探讨这个问题：

1. 创新性的“小”与“大”

“小改进”的定义：在神经网络研究中，“小改进”常常指的是对现有某个组件、某个算法流程、某个损失函数、某个激活函数，或者甚至是某个超参数调整策略的微调。例如：
改变某个卷积核的形状或填充方式。
调整层与层之间的连接方式（例如，添加更精细的跳跃连接）。
引入一种新的正则化技术。
修改现有的注意力机制的计算方式。
对某个特定任务的损失函数进行细微调整，使其更契合业务逻辑。
或者，如您所说，对某一层做了“小改进”，这可能意味着对该层的内部计算逻辑、参数共享机制、或者信息传递方式进行了微调。

“效果显著提升”的判断： “显著提升”是核心。这通常意味着在标准的基准数据集（benchmark datasets）上，您的方法相比于当前SOTA（Stateoftheart，最先进）的方法，在关键评估指标（如准确率、F1分数、召回率、MSE、IoU等）上有统计学上显著的、可复现的提升。不仅仅是零点零几的微小进步，而是能被清晰地感知到的、有意义的提升，甚至可能在一个或多个任务上打破了现有的性能记录。

创新的价值：即使是对现有框架的微小改动，如果它能够深刻地揭示了现有模型的局限性，或者提供了一种更优的解决方案，并且这种解决方案具有普遍适用性或启发性，那么它就具有很高的学术价值。很多时候，伟大的突破并非源于推倒重来，而是来自于对现有知识的精细打磨和深刻理解。您的“小改进”可能就是这样一个点，它可能触及了网络在学习过程中某个关键的瓶颈。

2. 论文的价值体现在哪里？

您提到“效果却提升显著”，这本身就是发表论文最直接的动力。但一篇能被接受的论文，还需要更多层面的支撑：

问题的清晰定义与动机：您需要清晰地阐述，您所做的“小改进”是为了解决现有模型在哪一方面存在的问题。是模型的表达能力不足？是收敛速度慢？是容易过拟合？是对特定类型数据的处理能力不足？您需要用充分的理由去说明，为什么现有方法会遇到这个问题，而您的改进能够有效解决它。

改进方法的细节描述：这是论文的核心技术内容。您需要非常详细地描述您对神经网络某一层所做的改进。
数学公式：如果有数学上的推导，必须清晰地写出数学公式，准确描述您修改的部分。例如，如果修改了卷积操作，就需要写明新的卷积核计算方式，或者如何引入新的参数。
算法流程：如果是算法流程的改变，需要用伪代码或者清晰的文字描述算法的每一步。
结构示意图：强烈建议配上清晰的图示，直观地展示您改进的这一层在网络结构中的位置，以及它内部是如何工作的。与原始的某一层进行对比，突出您的创新点。
理论分析（如果可能）：如果您能对您的改进提供一些理论上的解释，比如为什么它能更好地学习到某种特征，或者为什么它能避免某个潜在的问题，那么论文的价值会大大提升。这可能涉及到信息论、凸优化、或者表示学习等方面的分析。

实验设计与结果：这是验证您改进有效性的关键。
数据集选择：选择公开的、被广泛认可的基准数据集（如ImageNet, CIFAR10/100, COCO, GLUE等），这样方便同行进行复现和比较。
基线方法：选择与您改进的目标层相同或者相似的、在该任务上表现优异的SOTA方法作为对比基线。
实验设置：详细描述您的训练过程，包括：
硬件环境（GPU型号、数量）
框架（PyTorch, TensorFlow等）
优化器（SGD, Adam, AdamW等）及其参数（学习率、动量、权重衰减等）
学习率调度器（StepLR, CosineAnnealingLR等）
batch size
训练轮数 (epochs)
数据增强策略
其他超参数
结果展示：
表格：将您的方法与基线方法在各项关键指标上的表现清晰地列在表格中。
关键指标的对比：突出您的方法相较于基线方法的提升幅度。
消融实验 (Ablation Study)：这是非常重要的环节。您需要将您的改进分解成不同的组成部分，然后分别移除或替换这些部分，观察性能的变化。这有助于证明您的改进的哪个具体方面带来了性能的提升，以及这些部分之间的协同作用。例如，如果您的改进包含两个小改动 A 和 B，您需要测试：
原始模型
模型 + A
模型 + B
模型 + A + B (您的完整方法)
可视化分析（可选但推荐）：
特征可视化：尝试可视化您改进的层提取的特征，看看是否比原始层提取的特征更具区分性或更符合预期。
注意力图：如果您的改进与注意力机制有关，展示注意力图的变化。
收敛曲线：展示训练过程中的损失或准确率曲线，说明您的改进是否加速了收敛或降低了训练不稳定性。
失败案例分析：挑出一些模型出错的例子，分析为什么原模型会出错，以及您的改进是如何纠正错误的。

可复现性：确保您的代码可以被他人复现。提供详细的代码注释，并考虑公开您的代码和预训练模型（如果可能），这是现代研究的重要标准。

讨论与结论：
总结工作：再次强调您的贡献和发现。
深入分析：解释为什么您的改进有效，并将其与现有理论或研究联系起来。
局限性：诚实地讨论您的方法的局限性，例如它是否只适用于特定类型的数据、是否增加了计算成本，或者是否存在其他潜在问题。
未来工作：提出基于您工作的未来研究方向。

3. 如何让你的“小改进”看起来不“小”？

找到正确的“切入点”：很多时候，一个看似微小的改变，如果它解决了一个普遍存在的、棘手的难题，那么它的意义就会变得非凡。例如，虽然BERT已经很强大，但后续如RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等改进，很多也是在原有结构上进行调整（如预训练策略、参数共享、去噪目标），但却带来了显著的性能提升，并受到了广泛认可。

深入的理论解释：如果你能通过数学推导、信息论分析，或者统计学方法，解释你的改进为什么会有效，这会让你的工作更具说服力和理论深度。它不再仅仅是“改了改，效果好了”，而是“因为XX原因，所以我这样改，效果好了”。

广泛的适用性：如果你的改进不仅仅在一个特定的小数据集上有效，而是在多个标准数据集、多种任务上都能带来提升，或者能够被整合到不同的模型架构中，那么它的价值也会倍增。

对现有工作的深刻洞察：你的改进可能源于对现有模型行为的细致观察和深刻洞察。在论文中，你需要清晰地呈现你是如何发现这个问题的，以及你的改进是如何针对这个问题的。

4. 投稿过程中的考量

选择合适的会议/期刊：不同的会议和期刊有不同的侧重点。有些更看重理论创新，有些更看重工程实践和实验结果。根据你的工作特点，选择最适合的投稿平台。
认真撰写投稿信：在投稿信中，你可以简要地介绍你的工作，并突出你的创新性和重要性，特别是“小改进”带来的“显著提升”，可以作为亮点来强调。
认真回复审稿意见：审稿人可能会对你的“小改进”提出质疑，认为其不够“新颖”或“重要”。你需要根据审稿人的意见，在论文中提供更详细的解释、更多的实验证据，或者进行更深入的理论分析，来证明你的工作的价值。

总结一下，一篇由“小改进”带来“显著提升”的论文，其发表的可能性非常大，但关键在于：

清晰地阐述动机和问题。
详细、精确地描述改进方法。
提供充分、可信、可复现的实验证据（包括消融实验）。
尽可能提供有深度的理论解释。
展示工作的普遍适用性或启发性。

我的建议是，一旦你对您的改进有信心，就认真地去准备一篇高质量的论文。很多时候，领域的进步正是由这些看似“小”，实则“精妙”的改进推动的。祝您好运！

网友意见

谢邀，这个邀请的好，我确实是经常带着大家一起做点“小改进”~ ：）

其实，在确保实验结果没错的情况下，很多小改动背后都有很多的研究工作和大量的实验佐证。

例如从ResNet到ReNeXt增加了group convolution，从GoogleNet到mobilenet，把传统的convolution变成了depth-wise+point-wise conv，从而大幅度降低了计算量。

讲一下组内最近两年对神经网络的一些研究和思考，由于depth-wise conv在端侧的性能很好，我们在GhostNet当中也大量使用了depth-wise，单独看GhostNet中每一个layer，其实我认为也是“小”改进，因为直观来说，只是把原来的一个conv layer拆成了一个conv layer 跟随一个 depth-wise layer然后concact到一起：

但其实，我们最初的想法是观测到神经网络中大量的冗余且有用（例如，对样后续的特征聚合和分类器的训练还是有帮助的，如果去掉对精度影响较大）的特征，提出引入更多的廉价计算的：

那这些特征之间其实是可以通过很多变换来取得的，比如放射变换、特征间的残差、平移、亮度的改变等等。但是为什么最后用depth-wise了呢？说白了还是因为depth-wise跑得快，我们各个版本都有尝试过，甚至有更高精度的模型产生，但是平衡速度和精度，depth-wise就是最合适的了，并且3x3的depth-wise也是可以学习到很多类似放射变换和滤波器的一些性质的，于是就构建了现在普遍在工业界用到的GhostNet：

最近在NeurIPS 2020上，有幸有一个新工作被接受了，还是我跟凯哥一起的工作（也感谢合作者的指导和贡献）：Model Rubik's Cube: Twisting Resolution, Depth and Width for TinyNets

那问题又回来了，新工作的改进“大”还是“小”呢？这个paper，我愿意叫它“EfficientNet下”（当然谷歌的同学不一定愿意哈哈）。

EfficeintNet是一个好工作，它告诉了我们怎么把一个baseline模型放大，做到B7，做到B8，做成一系列CV骨干模型。但是，遗留问题是我们想要更小的模型怎么办？这个paper就讨论了如何从一个baseline生成一些列更小的模型，我们称之为TinyNet。在补充材料中，我们结合TinyNet当中模型缩小的技术与GhostNet，刷新了端侧小模型的性能：

上面提到这两个工作基本是说我们如何对网络结构进行“小”调整，“小”改进。接下来讲讲如何在卷积核上做“小”改动。

上面这个工作每次看到都有点小感慨，2018年，博士毕业前夕，跟着徐老师一起肝了最后一篇博士期间投稿的论文，在入职之后收到了accept。主要的motivation还是以前传统cv中的multi-support regions 用来提升keypoint matching的一个小技巧，用到卷积核中，就可以一个5x5的卷积核复用3次，进而减少计算量和内存。不过想让这个技术实用起来，还是要打架自己动手改cuda的。

另一个“小”改动就是最近一年的重点，加法神经网络：

这个改动我认为是非常小了，对比上下两个公式（注：对比原文，改了一下+-）：

看起来是不是很像，上面是加法，下面是乘法。用上面的公式计算卷积的就是加法神经网络。那它的结果呢？如下：

精度略有损失，但是收益呢？来看下面这个经典的表（ISSCC 2014）：

乘法的能耗和电路面积是加法的数倍，但是精度还不够啊，怎么办？NeurIPS 2020的一个工作中，我们提出了一种针对从乘法网络到加法的知识蒸馏：

加法网络的特征分布进一步得到了优化：

同时，resnet-50的top5 acc达到了93.3%已经超过了乘法的baseline (92.9%），这篇有幸被评为spotlight，area chair的meta-reviews也给了很多鼓励：

“I believe that by bridging the gap between Adder NN and CNNs this work provides a considerable contribution, allowing Adder NN to be considered among practical architecture and encouraging the community to research them further.”

最后，欢迎大家对相关paper进行讨论，基本都开源了。

争取持续为神经网络或者说人工智能做有意思的小改进~

2021/1/30更新，模型算法小改动之后，硬件上我们也做了一些小改动，大家感兴趣的可以来看看加法网络的低比特量化和FPGA实现：

首先，你得确保，你不是下面这种情况：

也就是说：

不要在测试集上训练！

不要在测试集上训练！！

不要在测试集上训练！！！

然后，如果不是的话，那你的表情应该如下：

接下来，你就可以化身为童话大王安徒生：

慢慢尝试，努力的把一个平淡的故事，讲述成传奇：

接着，用优质的图片，让读者陪你一起品味，屎一般的实验数据：

最后，写出一篇模板化的炫酷文章（已黑化）：

最后，以上言论都是随便写写，开玩笑的。

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