表記を混乱させない機械学習論文用の LaTeX

arXiv の最初のドラフトからカメラの準備が完了するまでの、注釈シート、アブレーションテーブル、アルゴリズム、トレーニング実行の図、および紙の横にある Git。

ほとんどの ML 論文は、LaTeX でも同じように失敗します。3 ページ目では数学は問題ありませんが、 12ページまでで矛盾しています。損失は 1 つのセクションでは L、次のセクションでは \mathcal{L} です。別のベクトルと太字のベクトルは、著者が思い出したときにのみ表示されます。査読者彼らがそれについてコメントしなくても気づきます。

これは、ワークショップやカンファレンスのレポートを書く学生のための実践的なガイドです。トレーニングコードと DNA を共有する提出物や論文の章。

初日に楽譜シートを選択する

関連する作業を作成する前に、20 行のマクロを作成します。

\newcommand{\vect}[1]{\boldsymbol{#1}}
\newcommand{\mat}[1]{\mathbf{#1}}
\DeclareMathOperator*{\argmax}{arg\,max}
\newcommand{\loss}{\mathcal{L}}
\newcommand{\expect}{\mathbb{E}}
\newcommand{\kl}{\mathrm{KL}}

そのブロックをすべての共著者ブランチに貼り付けます。モデルが新しいシンボルを発明するとき、最初にシートに追加してから使用します。の AI フォローノテーションレッスンは、ループ内の言語モデル: モデルはフォントを発明するのではなく、シートに従う必要があります。

リサーチエディターのライブ数学プレビューは、\mathcal{L} を把握するのに役立ちます。入力中の「L」は同じオブジェクトではありません。

カメラ対応でも存続するテーブル

アブレーションテーブルはページから落ちるまで大きくなります。なしの「booktabs」を優先します縦方向の罫線、整列小数点の siunitx、および次の内容を示すキャプションメトリクスと分割 (ImageNet、CIFAR、ドメイン内と OOD)。テーブルがまたがる場合ページでは、フォントを 7pt に縮小する代わりに、早い段階で longtable を使用してください。

ビジュアルビルダーは最初のドラフトに役立ちます。テーブルジェネレータはブラウザ上で動作します。ファイナルテーブルキャプションでメトリクスに名前を付け、± を std または se として定義する必要があります。

会場で許可されている場合は、シードとハイパーパラメータの範囲を付録の表で報告します。メインテーブルは引き続きスキャン可能です。

アルゴリズムとリスト

擬似コードは等幅空間ではなく、algorithm2e または algorithmicx に属します段落。実際のトレーニングスニペットは、査読者がざっと目を通すことができるように言語が設定されています。本文は短くしてください。完全な設定を入れる付録またはコミットハッシュを含むリポジトリリンクにあります。

\begin{algorithm}
\caption{Training step}\label{alg:step}
...
\end{algorithm}

あなたが引用する数値アルゴリズム。 PyTorch の 5 ページを PDF にダンプしないでください。

TensorBoard と matplotlib からの図

可能な場合は PDF または SVG をエクスポートします。 300dpi のラスター PNG は UI に適していますスクリーンショット、線プロットではありません。 \includegraphics の前の空白をトリミングします。もし float は次のセクションに逃げます。[H] と戦う前にサイズと配置を修正してください。 1 時間: フロート配置。

マルチパネルアブレーション: 「サブキャプション」を付けて TeX に構築するか、外部で作成して PDF が 1 つ含まれます。スキマーが利用できるように、フィギュア全体で「私たち」の色を一貫して維持します。伝説を一度学んでください。

2 列の会議クラス

NeurIPS、ICML、ICLR、および CVPR スタイルのクラスは、マージンとフロートルールを変更します。公式クラスに対して早めにコンパイルします。ページ制限は実際のものです。潰さないでくださいフォント。次の場合、プルーフおよび追加のアブレーションを付録または補足 PDF に移動します。通話が許可されます。

紙の隣に Git

すべてのアーキテクチャ変更は、名前を付けられるコミットである必要があります。紙を処理して、コードは 2 つの別々のバックアップ習慣ではなく、同じプロジェクトとして扱われます。

Oleafly に論文が保管されていますライブ数学プレビューを備えたプロジェクト対応エディターの隣にある実際の Git リポジトリ内で、クロスファイル参照、引用補完、SyncTeX PDF。それは ML コードの方法と一致しますすでに生きています。忘れた場合は、チートシートと組み合わせてください。期限内の構文。

OpenReview または CMT アップロードに一致するコミットにタグを付けます。きっと欲しくなるでしょう反論中。

反論とカメラの準備完了

反論の余地は短い。「反論実験」用にブランチまたはフォルダーを保存しておいてください。そのため、送信された PDF ソースを汚すことはありません。カメラレディでは、多くの場合、追加ページ。失敗した実行をすべてダンプするためではなく、明確にするために使用します。

広範な影響と制限

会場が社会的影響や制限に関する短い段落を必要とする場合でも、平易な言葉で書きなさい。 LaTeX は曖昧な段落を保存しません。マイナスを入れるその結果、メインページの制限が厳しい場合は、付録で我慢することができます。そして、査読者があなたがそれらを隠したと思わないように、本文でそうしたと述べてください。

アップロードする前に

表記シートがセクション間で一貫していること、主要な表が一致していることを確認してください。メトリクスの名前と定義が読みやすく、アルゴリズムと数値が引用されている順番に。公式クラスがフォントなしでページ制限内でコンパイルされることを確認する犯罪の場合、「.bib」はコードとデータが引用されていてクリーンであり、コミットハッシュはアップロードされた PDF に対して記録されます。

ML 実験はすでに十分に騒々しいものになっています。表記や表は静かにしてください。