과학 연구를 하다 보면 실험 결과가 자신의 기대에 미치지 못하는 경우가 생길 수 있는데 이때 해야 할 일은 자신을 성급하게 부정하지 않는 것입니다.
다음은 적합한 폐쇄 루프 과학 연구 주기 라고 할 수 있습니다 .
- 실험 결과 획득, BAD > 독립 디버그, 반복 검사 및 정밀 조사 [각 코드 문장의 결과가 기대치를 충족하는지 여부]
- 코드는 OK이고, 아이디어를 면밀히 조사하고, 중간 결과를 찾고, 극단적인 데이터나 설정을 사용하고, 나쁜 이유를 증명합니다. 예를 들어 이때 200 크기의 데이터셋이 있다면 분석 매트릭스는 200×200이 될 수 있는데, 이때 실제 상황에 따라 일부 간단한 데이터셋을 독립적으로 설정할 수 있다.
- 나쁜 원인에 대한 해결책을 제안하고 확인하십시오. 이 단계는 상당히 도전적입니다. 만약 당신이 낯선 서클에 갇혀 있었다면, 당신은 현재의 실험적 사고에서 뛰어내려 관련 문헌을 표적 방식으로 찾고 유사한 문제가 어떻게 해결되는지 확인하는 것이 좋습니다. 어쩌면 당신의 아이디어가 지금은 참신하다고 생각하는 아이디어일 수도 있습니다. 이때 이 아이디어가 이전에 제안된 적이 있는지 주의해야 할 수도 있지만 실험 결과가 그다지 좋지 않았습니다. 상황이 발생하면 문제의 본질로 돌아가 문제의 본질에 대한 더 많은 문헌을 읽어야 합니다.
오늘의 나눔은 여기까지, 함께 열심히 합시다~
위의 과정은 너무 많이 말하면 눈물이납니다. Mr. Zhang에게 특별히 감사드립니다!