听说看完这篇的人，从调包侠变成了真正的炼丹侠

作者：十方，一品炼丹师

你真的会读论文吗？

Do you really known how to read papers?

十方一开始就给大家提了一个非常犀利的问题，这个问题从十方刚开始读论文，就不断问自己了。如果你毫不犹豫的回答了会！那这篇可以跳过了，可以多关注一元写的前沿论文笔记。如果你犹豫了，或者就是想好奇看看十方到底要说啥，那么往下看。

看论文的经典状态如下：

其实，也不会啥都没学会，论文毕竟是英文的，至少提高了英语阅读能力不是。严肃点说，看完论文会有以下几种状态：

• 看的一知半解，反复看也没看懂，比如BERT的attention到底是怎么算的。
• 知道了有一个新的模型，解决了什么问题，和其他哪些模型对比，取得了SOTA成绩。
• 除了以上，详细了解了模型的结构，知道论文为什么这样设计。
• 除了以上，尝试复现整个模型，或模型的部分，去提高现有模型的泛化能力。
• 其他状态

你是哪种状态？

先说下看的一知半解的状态，这个对很多初学者而言，是经常出现的情况。先说下为什么会出现这种状态，就像我们在上大学前，会学数学、语文这种基础学科，然后开始接触专业课，看到很多公式就不会茫然。读论文也一样，不是说你可以直接读最新的论文。BERT本质用的是Transformer的Encoder，而预训练的思想，来自很多论文，比如ELMO，GPT。Attention呢？很早在LSTM的encoder-decoder架构中就用到了，其实attention最早是用在cv领域的，就不往下再扩展了，没有这些背景知识，可以说直接看一篇巨佬的论文是没有任何意义的，只是去浪费时间（十方表示也浪费过大量时间）。

再说下第2个状态，这个状态就很有意思了。看论文点到为止，知道有个什么模型，效果很好，解决了问题。然后去github搜复现（比如deepctr就封装的很好），readme写的很清楚，输入数据格式是什么样，直接调用（可能用于比赛），做个愉快的调包侠。其实这个状态是优于上一个状态的，实践是认识发展的动力。比如我们从出生开始，不是先学会文字的语法才去学说话的，十方之前也喜欢看论文去github上找复现代码，去跑跑看。当然，这个状态不能持续太久，在你实践能力很强后，这种状态对你未来而言，就不能有任何提升了。

再说下第3个状态，当你完全能看懂论文，比如transformer，为啥attention要做scale，预训练样本如何构造，transormer在处理不同任务的区别是什么等等细节的时候，这是个非常好的状态，建议大家这个时候，可以好好看看源码，十方看完bert这篇论文的时候，就仔仔细细看完了bert的源码。

最后再说一种状态，这些往往就是大佬了，能够在只有论文，和tensorflow官方文档的情况下，复现论文，或者融合论文中部分模型优化点，去优化现有模型。很多时候可能不需要达到这种状态，看各位需求了。

因为每个人情况不一样，其实还有些其他状态。十方建议大家看完论文，最好总结下，自己究竟学到了什么。非常重要的是，如果你是一个初学者，建议多阅读巨佬的著作，而不是直接看论文，每本书都会介绍很多经典的模型，并给出该模型出自的论文，大家结合着书去翻阅论文，这样效率才是最高的。

到底应该怎么读论文呢？

Echoes Of The Rainbow

大家一般看论文的方式，是哪种呢？大多数人喜欢从公众号，知乎，CSDN等去看论文。首先不用面对烦人的英文，其次就是往往公众号等平台中已经把论文的要点，模型的结构做了详细的解读。直接读别人写的论文分享是一种快速阅读论文的方式，但是毕竟作者能力层次不齐(主要是写作能力)，可能有时候你没看懂仅仅是作者漏写了部分要点导致的，比如之前就有朋友吐槽过十方写的DR，他直接指出十方没有写模型的上线方式，导致他又去翻论文，问同事。十方看了下确实没写，即使十方十分清楚应该怎么上线，因为十方假定了读者自己在读完分享后能够自己领悟上线方式。所以十方希望大家把公众号的论文分享，尽可能当作一个摘要去看，当你发现一篇论文对你非常重要或者让你非常感兴趣，去读原文吧，一篇一两千字的公众号文章是说不完很多细节的。

关于复现论文

Echoes Of The Rainbow

首先说下复现论文是一件非常有意思的事，当你完全领悟一篇论文的各个要点时，每个人都有能力去复现论文，不需要依赖于github的分享，或者等着某个开源平台去开源。为什么要去复现？因为在调用一个开源模型上，你不会比任何人更优秀，毕竟每个人都可以用deepctr。那么为什么比赛很多大佬能拿冠亚呢？我们看很多top方案的时候，发现或多或少都对模型进行了各种调整。如果仅仅把开源当作一个黑盒来用，你就只能在挖特征上努力了，而对于图像，nlp等比赛，给你挖特征的机会并不多。

那么应该怎么复现论文，其实论文中已经教你怎么复现了。我拿最经典的deepfm举例，很多博客或者知乎，都给了这张图：

从这张图，我们都知道FM Layer把每个Fields映射成embedding，然后求点积，最后线性加权。好像很简单，如何复现呢？难道是这样(伪代码):

# 省略FM Layer的bias
def FM_Layer(dense_embs):
    dot_list = []
    for i in range(len(dense_embs)):
        for j in range(i + 1, len(dense_embs)):
            dot_list.append(dot(dense_embs[i], dense_embs[j]))
    return dot_list

这在tensorflow中咋写，还要写两个for循环？论文中给了下式:

熟悉FM模型的肯定能第一时间想到化简公式:

然后，复现就简单了:

class FM_Block(layers.Layer):
    # better add drop-out after this block
    def __init__(self, **kwargs):
        super(FM_Block, self).__init__(**kwargs)

    def build(self,input_shape):
        # input_shape must be in (None, Fields Num, K)
        super(FM_Block,self).build(input_shape) # 相当于设置self.built = True

    def call(self, inputs):
        # sum square part 上图公式第一项
        summed_features_emb = tf.reduce_sum(inputs, 1)  # None * K
        summed_features_emb_square = tf.square(summed_features_emb)  # None * K

        # square sum part 上图公式第二项
        squared_features_emb = tf.square(inputs)
        squared_sum_features_emb = tf.reduce_sum(squared_features_emb, 1)  # None * K

        # second order 1/2 (第一项 - 第二项)
        y_second_order = 0.5 * tf.subtract(self.summed_features_emb_square, self.squared_sum_features_emb)  # None * K
        return y_second_order

    def get_config(self):
        config = super(FM_Block, self).get_config()
        config.update({})
        return config

看多很多复现代码，你会发现，很多推荐模型相关的代码并不难，有很多复现技巧隐藏在论文公式中。

结语

Echoes Of The Rainbow

说了这么多，十方还是希望大家在阅读论文中，能真正学到东西的。十方后面会出一系列“保姆”级的论文复现文章，旨在帮助大家能独立复现很多论文。