learn about a specific topic

<순서>

 

5-6개의 특정 토픽과 관련된 논문을 찾는다.

 

하나만 자세히 읽지말고 전체적으로 훑는다.

그리고 그 중에서 관심을 보이는 논문을 고른다.

 

고른 논문에 완전히 젖을 정도로 며칠간 천천히 읽는다.

(해결하려는 문제가 무엇인지 모델이 무엇인지 본다. related works는 나중에 본다.

모르는 용어가 나오면 구글링을 하면 되고 모른다고 어려워하지말자 누구나 그런 것이다.

 

코드를 재구현해보자.

 

처음이라서 어려움을 겪는다면, open source implemenation를 참고한다.

 

According to Andrew Ng, if you can read 5–10 papers on a topic(for eg: voice cloning), you will be in a good condition to implement a voice cloning system but if you can read 50–100 papers on that topic, you will be in a state to do research or develop cutting edge technology on the topic.

 

 

https://towardsdatascience.com/converting-deep-learning-research-papers-to-code-f-f38bbd87352f

Converting deep learning research papers to useful code

 

 

1. Implement the algorithm yourself from scratch.
2. Compare performance to off-the-shelf implementations.
3. Work hard to meet performance and results.
4. Look at open source code to understand advanced tips and tricks.