LaTeX для документів з машинного навчання без нотації

Більшість робіт з ML зазнають невдачі в LaTeX так само: математика в порядку на третій сторінці та невідповідний на дванадцятій сторінці. Втратою є L в одній секції, \mathcal{L} в інше, і жирні вектори з’являються лише тоді, коли автор згадав. Рецензенти помічають, навіть коли вони не коментують це.

Це практичний посібник для студентів, які пишуть практичні роботи, конференції подання та розділи тез, які мають спільну ДНК із навчальним кодом.

Виберіть нотний аркуш у перший день

Перш ніж писати відповідну роботу, напишіть двадцять рядків макросів:

\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}}

Вставте цей блок у кожну гілку співавтора. Коли модель винаходить новий символ, спочатку додайте його на аркуш, а потім використовуйте. The Урок AI-follow-notation — це та сама ідея з мовна модель в циклі: модель повинна підкорятися аркушу, а не вигадувати шрифти.

Живий попередній перегляд математики в дослідницькому редакторі допоможе вам зрозуміти, що \mathcal{L} і L не є тим самим об’єктом під час введення.

Столи, готові до камери

Абляційні таблиці ростуть, поки не впадуть зі сторінки. Віддавайте перевагу booktabs з no вертикальні правила, siunitx для вирівняних десяткових дробів і заголовок, який зазначає метрика та поділ (ImageNet, CIFAR, у домені проти OOD). Якщо таблиця розповсюджується сторінок, використовуйте longtable раніше замість того, щоб зменшувати шрифт до 7pt.

Візуальний конструктор допомагає створити першу чернетку: генератор таблиць запускається у браузері. Фінальний стіл має все одно називати метрику в підписі та визначати ± як std або se.

Повідомляйте про початкові значення та діапазони гіперпараметрів у таблицях додатків, якщо це дозволяє місце проведення. Основні таблиці залишаються доступними для сканування.

Алгоритми та списки

Псевдокод належить до algorithm2e або algorithmicx, а не до моноширини пункт. Фрагменти справжнього навчання належать до списків або виготовлених з a набір мови, щоб рецензенти могли переглядати. Нехай основний документ буде коротким; поставити повні конфіги у додатку або посилання на репо з хешем фіксації.

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

Числові алгоритми, які ви цитуєте. Не скидайте п’ять сторінок PyTorch у PDF.

Фігури з TensorBoard і matplotlib

Експортуйте PDF або SVG, коли зможете. Растрові PNG із роздільною здатністю 300 dpi підходять для інтерфейсу користувача скріншоти, а не для лінійних графіків. Обрізати пробіли перед \includegraphics. Якщо a float переходить до наступної секції, виправте розмір і розташування, перш ніж битися з [H] протягом години: плаваюче розміщення.

Багатопанельні абляції: створюйте в TeX із subcaption або створюйте зовнішні та включити один PDF. Зберігайте постійний колір для «наших» по фігурах, так шумівки вивчити легенду один раз.

Конференц-класи у дві колонки

Класи у стилі NeurIPS, ICML, ICLR і CVPR змінюють поля та правила float. Скомпілюйте з офіційним класом раніше. Обмеження сторінок реальні; не розчавити шрифти. Перемістіть пробні відбитки та додаткові абляції в додаток або додатковий PDF-файл дзвінок дозволяє.

Пов’язані роботи та цитування

Використовуйте стабільні ключі цитування та чистий експорт Scholar. Перевірте .bib: Валідатор BibTeX. Цитуйте свій код і набори даних залежати від. Рік автора чи номер залежить від місця проведення; скористайтеся шаблоном стиль, а не гібрид.

Git біля паперу

Кожна зміна архітектури має бути комітом, який можна назвати. Обробити папір і код як той самий проект, а не дві окремі звички резервного копіювання.

Oleafly зберігає газету у справжньому репозиторії Git поруч із редактором із підтримкою проекту з попереднім переглядом математики, міжфайлові посилання, завершення цитування та SyncTeX PDF. Це відповідає коду ML вже живе. Поєднайте його з шпаргалкою, коли забудете синтаксис під крайнім терміном.

Позначте комміт, який відповідає завантаженню OpenReview або CMT. Ви цього захочете під час спростування.

Спростування та готовність до камери

Вікна спростування короткі. Зберігайте гілку або папку для “експериментів зі спростуванням” щоб ви не забруднювали надіслане джерело PDF. Підтримка камери часто дозволяє додаткова сторінка; використовуйте це для ясності, а не для скидання кожного невдалого запуску.

Більш широкий вплив і обмеження

Навіть якщо місце проведення вимагає короткого соціального впливу або обмежень, напишіть це простою мовою. LaTeX не збереже розпливчастий абзац. Ставте мінус результати, за якими ви можете стояти в додатку, якщо обмеження на головній сторінці обмежене, і скажіть, що ви зробили в основному тексті, щоб рецензенти не припустили, що ви їх приховали.

Перед завантаженням

Переконайтеся, що аркуш позначень узгоджується між розділами, основними таблицями читається з метриками, названими та визначеними ±, а також цитованими алгоритмами та малюнками в порядку. Підтвердьте, що офіційний клас компілюється в межах обмеження сторінки без шрифту злочинів, .bib є чистим із цитованим кодом і даними, а хеш фіксації є записані для завантаженого PDF-файлу.

Експерименти ML вже досить галасливі. Зберігайте нотацію та таблиці тихо.