写给希望到本组读研、直博或进组的同学

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写给希望到本组读研、直博或进组的同学

2023-12-15 16:45| 来源: 网络整理| 查看: 265

写给希望到本组读研、直博或进组的同学写给希望到本组读研、直博或进组的同学 1.1. 本组情况简介 1.1.1. 我是谁？ 1.1.2. 本组几位导师？ 1.1.3. 每年招收多少研究生 1.1.4. 那么，你将来想做什么？ 1.1.5. 怎么申请到本组读研（直博）？ 1.1.6. 本科生怎么申请进组？ 1.1.7. 做什么研究？ 1.1.8. 关于礼物 1.2. 研究生 1.2.1. 学生的科研方向 1.2.2. 组里毕业的学生都去做什么了？ 1.2.3. 对学生的工作有什么要求？ 1.2.4. 会帮忙找工作吗？ 1.2.5. 对学生实习有什么要求? 1.2.6. 对实习单位有什么要求？ 1.2.7. 会帮忙推荐实习吗？ 1.2.8. 实习期间的论文要导师署名吗？ 1.2.9. 实习期间的注意事项 1.2.10. 能按时毕业吗？ 1.3. 研究生培养 1.3.1. 本组需要什么样的基础能力？ 1.3.2. 要培养学生什么样的能力？ 1.3.3. 怎么培养独立分析问题、解决问题的能力? 1.3.4. 对论文的态度 1.3.5. 什么样的论文是合格的？ 1.3.6. 什么样的论文是本组看来不合格的？ 1.3.7. 本组鼓励什么样的论文？ 1.3.8. 看上去发论文的要求挺高，那找工作怎么办？ 1.3.9. 论文被据稿了怎么办？ 1.4. 本科生培养 1.4.1. 上面说了很多研究生，那本科生怎么培养呢？ 1.4.2. 导师会催着“进组”的本科生科研进度吗？ 1.4.3. 本科生能发论文吗？ 1.4.4. 本科生进组以后能在本组读研（直博）吗？ 1.1. 本组情况简介 1.1.1. 我是谁？

南京大学教授，主要在人工智能学院招收研究生。我是LAMDA实验室的一部分。

1.1.2. 本组几位导师？

目前就我自己一个人，精力有限、资源有限，所以招生规模很有限。

1.1.3. 每年招收多少研究生

预计每年招收1名直博生（一般情况下不招收已经有硕士学位的博士研究生），2名硕士研究生。

1.1.4. 那么，你将来想做什么？

如果你对这个科研组感兴趣，先得想清楚：你将来想做什么？如果没有想过这个问题的，现在是时候好好想想了（换句话说，通过本科生“进组”或者读研、读博，你想实现什么目标？）。

对照下面描述的本研究组的特点，可以自我判断一下这个研究组是否适合你。

1.1.5. 怎么申请到本组读研（直博）？

举例来说，如果想申请2023年9月入学，那么请在前一年（在这个例子里面是2022年）的5月仔细阅读LAMDA网页中文版，其中会有一个招生的链接（举例来说，2022年入学的招生信息在这里），然后按照页面的步骤进行申请。

1.1.6. 本科生怎么申请进组？

请通过email联系导师。

1.1.7. 做什么研究？

我目前的研究兴趣是资源受限的深度学习研究，以计算机视觉为主要的领域。

简单来说，我们需要的资源包括计算资源（算力、存储等），数据（如训练用的图像以及其标签）等，而深度学习模型对资源的渴求尤甚。

在算力方面：如何缩小模型大小、加快模型推理、减少显存占用？

在数据方法：如果训练数据没有标签呢？标签是错误的呢（噪声标签）？数据不均衡呢？标签不够精细呢？

主要解决在计算机视觉领域的问题，例如识别、分割、检测等。

1.1.8. 关于礼物

在顺利毕业、拿到学位证之前，请不要请导师吃饭或赠送导师礼物。毕业以后想起来，觉得导师人还不错，那时候宴请或赠送礼物倒是没有问题 :-)

1.2. 研究生 1.2.1. 学生的科研方向

相对比较自由，符合上述大方向的研究内容均可接受。

1.2.2. 组里毕业的学生都去做什么了？

最多的方向是大IT公司的研发岗位，也有去大学当教师的；有创业自己当老板的，也有去金融行业的。

1.2.3. 对学生的工作有什么要求？

自由选择，不干预。如果需要建议，可以给一些建议。

1.2.4. 会帮忙找工作吗？

目前来看，基本不需要导师推荐，特殊情况有困难的，可以。

1.2.5. 对学生实习有什么要求?

硕士研究生在有了第一篇CCF-A类论文以后，可以自主决定，在不违反学校规定（比如疫情相关规定）且不影响顺利毕业的前提下，提前通知导师以后，没问题。

硕士研究生在没有CCF-A类论文的情况下，鼓励二年级下学期开始寻找实习机会，在不影响顺利毕业的前提下（例如毕业论文写作），提前通知导师以后，鼓励实习。

直博研究生前两年不鼓励实习，两年结束后，如果博士毕业论文的方向已经选好，研究进展顺利，可以自主决定，在不违反学校规定（比如疫情相关规定）且不影响顺利毕业的前提下，提前通知导师以后，没问题。

直博研究生在计划毕业的1年半内，鼓励寻找实习机会，在不影响顺利毕业的前提下（例如毕业论文写作），提前通知导师以后，鼓励实习，如果已经确定工作单位，实习时间可以比较灵活（例如毕业前的整年）。

除此之外的情况，不是很鼓励。但是，只要研究生个人有这个愿望，并保证完成合格的毕业论文，我可以签字同意。

1.2.6. 对实习单位有什么要求？

只要是合法的单位，学生本人认为对未来的毕业、找工作有帮助的就可以，没有其他要求。

1.2.7. 会帮忙推荐实习吗？

目前来看，基本不需要导师推荐，特殊情况有困难的，可以。

1.2.8. 实习期间的论文要导师署名吗？

实习期间如果有论文产出，原则上导师不署名；一些特殊情况，例如实习单位主动有意愿要合作研究的、不署名会导致毕业困难的等，这些特殊情况需要导师投入时间、精力，参与到相关科研活动中去，需要提前和我说明。

1.2.9. 实习期间的注意事项

除了合作研究之外，请注意信息的双向保密：科研组内部没有公开发表的研究内容、进展不可以提供给实习单位；实习单位内部的信息，除了公开的信息外或者已经获批可以透露的信息，不要告知科研组。

1.2.10. 能按时毕业吗？

从目前情况来看，基本都能按时毕业。

1.3. 研究生培养 1.3.1. 本组需要什么样的基础能力？

编程、体系结构、数学、机器学习等。

编程能力，尤其是熟悉深度学习框架。例如，不仅仅是照着网上的tutorial创建并训练一个CNN---而是应该能够独立自主（可以看框架的文档，但不看tutorial）完成一个模型，并且对主要框架（PyTorch）的重要实现细节有所了解。与编程能力强相关的一点，是对当代计算机体系结构的了解。例如，了解总线、存储、计算的相互作用，理解为什么有时候FLOPs小的模型反而运行起来更慢等。数学基础。不需要面面俱到、无所不知---本科阶段的微积分、线性代数、概率论与数理统计即可。机器学习等。我的《模式识别》教材（中文翻译版或英文原版），每个字、每句话认真学习，每道习题认真完成。

事实上，在我的研究生完成报送手续后，我希望他们能够好好利用大四这一年，完成上面这些基础知识与能力的积累。

1.3.2. 要培养学生什么样的能力？

每位教师对这个问题都有自己独特的答案。对我来说，

诸如编程这些上述的基础能力，应该是学生自己完成的。导师培养的，是独立分析问题、解决问题的能力。 1.3.3. 怎么培养独立分析问题、解决问题的能力?

对于师生互动、学生培养，在我看来，最重要的场合是两个：一对一面谈，全组讨论班。

每周最少一次一对一面谈，针对具体的研究问题、研究思路、问题分析、方法的选择与优劣的预判等等，进行详细的探讨。每周一次全组的讨论班，每次由一位同学挑选一篇论文进行讲解（论文不一定是本组研究的方向，也不一定是优秀论文，有趣即可），导师会对论文的优缺点进行点评，希望大家一起讨论，了解研究过程中常见的“坑”、不应该被录用的论文中隐藏的缺陷、某论文中隐藏的有趣方向等等。

希望本组同学能够从这些交流的过程中掌握独立分析问题、解决问题的能力，而不是仅仅着眼在对具体知识的掌握。

1.3.4. 对论文的态度论文是个好东西，多多益善。学者的成果主要是通过论文来体现的，所以合格的论文应该是多多益善的。什么是合格的论文呢？见下文。论文必须solid。如果研究做的不好，希望投稿“纯粹碰碰运气”，那最好不要投稿。如果论文可以认为合格，但不够solid，那么可以“碰一下运气”；如果论文甚至都不能算合格，那么不可以投稿。我个人的期望：硕士在三年内有一篇合格的论文发表即可；博士至少应该有一篇solid、另外一篇合格的论文发表。所以，硕士如果已经有了“合格”的论文之后，就不应该再去“碰运气”，应该做solid的工作；博士如果已经有了solid的工作，就应该做有影响力的好工作，不必追求论文数量。在我的主页上，如果把我近年来发表的论文列表和学生数量进行对比，就会发现：本组发表的论文数量是比较少的，但是自信质量还是不错的。 1.3.5. 什么样的论文是合格的？

简单来说，个人认为要达到2点要求：

完全没有任何学术不端。抄袭（包括文字、科研想法等）完全不允许；追“热点”研究方向不鼓励，如果导师已经明确分析了某“热点方向”的缺陷之后，则不应该再进入该方向。有理论或实际的贡献。贡献不需要很大，但是在某个方面实实在在地推动了领域的前沿，哪怕只是推动了一点点，那也是可以的。 1.3.6. 什么样的论文是本组看来不合格的？

已经发表（甚至是发表在CVPR等等“A”类会议）的论文不一定是合格的。不合格的论文可以表现在各种方面，不能一一枚举，其中一些典型的例子如下：

存在学术不端的论文。 “调”出来好结果的论文。深度学习有很多超参数，对结果影响很大。例如，有些论文没有方法上的创新，只是扩大了参数和超参数数量，然后通过反复尝试不同的参数、超参数，通过使用测试集选择参数，获得好的结果 --- 这是非常错误的行为。本组提出的方法可以调节超参数，但是不可以使用测试集来调；同时，任何新引入的超参数都必须提供缺省值，缺省的超参数可以达不到最好的结果，但应该在绝大多数情况下工作良好。特别复杂的模型。与上面一点类似，有些论文在引入相当多超参数的同时，系统结构变得异常复杂，对于理论或算法层面的研究，在本组这是不允许的，必须尽量简化模型；对于特定领域的具体应用（即直接偏向“落地”的研究），模型是可以复杂的，但模型、方法除了在论文中的benchmark数据上效果好之外，还必须在实际应用中有效，才算合格的论文。重复研究的论文。举例来说，在深度神经网络的filter pruning（滤波器剪枝）领域，反复提出”新“的滤波器的重要性估计准则，但想法并无大的创新，效果也没有突出的提升，那么这样的论文并不合格。名实不符的论文。同样以filter pruning来举例，在有残差连接（residual connection）的情况下，仅仅对残差内部的滤波器进行剪枝，会导致：虽然看上去剪枝的比例很高，FLOPs也很小，但是模型的实际运行速度并没有多少提升（为什么？这里需要一些体系结构的知识）。如果在跑程序的时候观察到这个现象，但是为了能够发表论文故意隐瞒，那么这是严重不合格的。事实上，导师希望能够培养这样的能力：哪怕是在硬件上跑程序之前，就应该能够推导、分析出来，这样的CNN网络的实际运行速度不会快（再举一个例子，为什么DenseNet的运行速度会比较慢？当然DenseNet在某些问题上的效果是好的）。 1.3.7. 本组鼓励什么样的论文？

什么样的论文是”好“的？每个人对这个问题都会有各自独特的答案。本组鼓励下述solid的论文（不完全列表，但是可以根据其中的精神自行推广）

总的来说，研究的内容必须有价值，有理论、算法、应用任一方面的价值。有些研究（包括有些论文）其实价值是比较低的，并不值得投入时间和精力。至于怎么判断某个研究课题的价值（或者说培养科研品味），这应该是导师培养学生的一个极其重要的方面。实际效果好。针对具体的问题，不是仅仅在benchmark上”调“的效果好，要在实际应用中效果确实好。应用范围广。针对算法层次的问题，应该能够比较广泛的获得有效的应用，例如适用于大多数的网络结构、适用于大多数的视觉问题（识别、检测、分割、单标签、多标签、有监督、无监督...）提供新视角。针对某大类问题，提供全新的视角（当然，有新算法、新应用更好）。例如，CNN为什么能做到泛化能力（generalization）很高？我们提出了一个Tobias，发现：哪怕是仅仅随机初始化、没有经过任何学习的CNN，都可以一定程度上发现、定位物体。指出共性问题。例如：某问题的假设（或某数据集的假设）错误或已经过时，某问题的通用评价准则错误，等等。开创新领域。当然，是新的子问题或子领域，我没有奢望过颠覆整个领域。

本组很少从事理论工作，所以上述举例没有理论方面的例子，但是,

There is nothing more practical than a good theory.

所以，本组也完全欢迎研究生进行理论方面的探讨。（顺便说一句，什么是good theory呢？）

1.3.8. 看上去发论文的要求挺高，那找工作怎么办？是的，如果一个东西足够新，那论文被据稿的可能性实际上是增大的，而且论文的数量也会比较少。这是一个实实在在的缺点 --- 即便导师不需要论文的数量，学生的论文数量往往是和找工作时候package的大小正相关的。现在国家在进行改革，研究生根据毕业论文的质量决定能否毕业，不再强制要求发表论文的等级和数量。所以，从这一点上来说，如果做的是合格甚至solid的工作，毕业完全没有问题。有一些单位，HR给offer的时候确实是数论文数量给package的，这方面本组的学生确确实实是受到一些不利影响的，因为我的风格，本组学生在读期间论文数量确实不多。但是，根据到目前为止毕业生找工作的实际情况来看，这个影响比较小。没有人找不到工作，拿到的offer还都比较满意；而且本组的学生，能力培养都是很好的，工作以后的反馈比较正面。所以，如果希望发很多paper拿一个好offer，那确实和本组不匹配。 1.3.9. 论文被据稿了怎么办？

基本上，论文被据稿对绝大多数人来说都是家常便饭（包括图灵奖得主）。只要不是因为学生自身行为不当的原因（例如弄虚作假、剽窃抄袭等），在本组论文被拒绝不会有来自导师的压力（最多师生一起骂骂审稿人，舒缓一下心情）。

1.4. 本科生培养 1.4.1. 上面说了很多研究生，那本科生怎么培养呢？

本组对本科生的培养遵循和培养研究生一样的思路：先打基础（上面说过4点基础）、同时参加本组讨论班，在导师确认基础扎牢之后逐渐进入一些简单的科研。

1.4.2. 导师会催着“进组”的本科生科研进度吗？

完全不会。所以本组的本科生科研进度完全依赖自觉性。实际上，由于时间和精力方面的限制，导师无法保证本科生的每周面对面讨论。

1.4.3. 本科生能发论文吗？

似乎不能。本组到目前为止有2位本科生发表了论文（都是CCF-A类）；其中一位是在实习单位导师指导下完成的（后续跟随实习导师读研），另一位是自己独立完成的，我给予了一些指导；这两篇论文我都没有署名。

也就是说，如果一位本科生想发一些好paper有助于申请著名海内外高校的博士，那么本组是不适合这个需求的。

从另一方面来说，上述两位有论文发表的本科生同学也都认为，在本组期间的基础与能力培养确实有助于他们发表论文，所以，本组欢迎有这方面目标的本科同学申请。

1.4.4. 本科生进组以后能在本组读研（直博）吗？

It depends. 到2021年为止，有2个先例，这个比例不算高也不算低。关键是看本科生同学在进组之后，表现出来的基础、能力，以及对科研的兴趣与热情。

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