很多人刚开始读深度学习论文都会从第一页开始，一句话一句话翻译，遇到公式就停下来研究。结果一篇论文看两三个小时，最后还是不知道作者到底做了什么。
其实，读论文最重要的不是从头看到尾，而是先判断值不值得读，再逐步深入。所以如果你是深度学习小白，我建议先把基础概念+入门论文补起来。
这里我已经整理好了深度学习新手必读论文，大家不用再花时间搜了。同时，我还把读/写论文的经验做成了一份《科研起步学习手册》，从三周定题、Baseline复现，到实验记录、论文写作、rebuttal，都配了模板和检查清单。今天无偿分享，拿走直接套用。
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下面进入正题，当你真正开始读论文后，可以试试这个三遍读论文法：
第一遍：先搞清楚它在干嘛
控制在 5～10 分钟，不看公式、不抠细节。只看：
标题：研究什么？
Abstract：解决什么问题？
Introduction：为什么要解决？
Figure 1：整体方法是什么？
Conclusion：最后得出了什么？
Related Work：和哪些工作有关？
然后强迫自己回答：
这篇论文属于什么方向？
它解决了什么问题？
以前的方法有什么不足？
作者到底做了什么？
实验有没有证明它有效？
如果这几个问题都答不上来，就先别急着往下读。
第二遍：沿着研究故事读
这一遍重点不是公式，而是搞懂：问题→方法→实验→结论。重点看论文里的图和表，搞清楚：
网络整体结构怎么走？
每个模块解决什么问题？
和 baseline 比了什么？
消融实验说明了什么？
数据集和评价指标是否合理？
遇到陌生概念，只查那些会影响你理解主线的。
第三遍：站在我要复现的角度读
这时候再认真看公式、算法细节和实验设置。不断问自己：
为什么这样设计？
这个模块真的有必要吗？
作者的创新到底在哪里？
实验是否足以支撑结论？
如果让我改，还能改哪里？
到这里，一篇论文才真正从别人做的工作变成自己的研究素材。
当然，最后我们还可以延伸一下，如果你已经掌握了上述方法，顺利度过读论文阶段，那接下来就可以考虑如何写论文，以及投稿了。
所以我还额外整理了一份《从0到1投出第一篇论文全过程》。不单纯讲理论，而是把一篇论文从选题、找创新点、Baseline、实验、写作，到投稿和Rebuttal的完整过程拆开复盘。帮你少走弯路，速通顶会！
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