科学的な研究をしていると、実験結果が期待と異なることに遭遇することがありますが、その時に必要なのは、焦って自分を否定しないことです。
以下は、適切な閉ループ科学研究サイクルと呼ぶことができます。
- 実験結果を取得し、BAD > 独立デバッグし、検査と精査を繰り返します [コードの各文の結果が期待どおりであるか]
- コードに問題はなく、アイデアを精査し、中間結果を見つけ出し、極端なデータや設定を使用して、問題の理由を証明します。たとえば、この時点でサイズ 200 のデータセットがある場合、分析行列は 200×200 になりますが、このとき、実際の状況に応じて、いくつかの単純なデータセットを独立して設定できます。
- 悪い原因に対する解決策を提案し、検証します。このステップは非常に困難です。奇妙な循環に閉じ込められている場合は、現在の実験的思考から飛び出し、的を絞った方法で関連文献を見つけ、同様の問題がどのように解決されるかを確認したほうがよいでしょう。もしかしたら、あなたのアイデアは、あなたが現在まったく新しいと考えているアイデアかもしれません。現時点では、このアイデアが以前に提案されたことがあるが、実験結果があまり良くなかったかどうか、これに沿っているかどうかに注意する必要があるかもしれません。この状況に陥った場合は、「問題の性質」に戻り、自分の方向に沿った問題の性質に関する文献をさらに読む必要があります。
今日のシェアはここまでです、一緒に頑張りましょう〜
上記のプロセスはあまり話すと涙が溢れてきますが、張さんには本当に感謝しています。