LaTeX do prac związanych z uczeniem maszynowym bez bałaganu w notacjach

Większość artykułów ML zawodzi w ten sam sposób w LaTeX: matematyka jest w porządku na stronie trzeciej i niespójne na stronie dwunastej. Strata wynosi L w jednej sekcji, \mathcal{L} w inny, a pogrubione wektory pojawiają się tylko wtedy, gdy autor sobie przypomniał. Recenzenci zauważyć, nawet jeśli tego nie komentują.

Jest to praktyczny przewodnik dla studentów piszących prace warsztatowe, konferencyjne zgłoszeń i rozdziałów prac dyplomowych, które mają wspólne DNA z kodem szkoleniowym.

Wybierz arkusz notatek pierwszego dnia

Zanim napiszesz pokrewną pracę, napisz dwadzieścia linii makr:

\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}}

Wklej ten blok do każdej gałęzi współautora. Kiedy model wymyśla nowy symbol, najpierw dodaj go do arkusza, a następnie użyj. The Lekcja AI podążającej za notacją to ten sam pomysł z model języka w pętli: model musi przestrzegać arkusza, a nie wymyślać czcionki.

Podgląd matematyki na żywo w edytorze badań pomaga złapać \mathcal{L} i L nie są tym samym obiektem podczas pisania.

Stoły, które przetrwają montaż kamery

Tabele ablacji rosną, aż spadną ze strony. Preferuj „zakładki” z nr linie pionowe, „siunitx” dla wyrównanych miejsc dziesiętnych i podpis stwierdzający metryka i podział (ImageNet, CIFAR, w domenie vs OOD). Jeśli stół rozciąga się stron, użyj wcześniej opcji „longtable” zamiast zmniejszać czcionkę do 7 pkt.

Kreator wizualny pomaga w pierwszym szkicu: plik generator tabel działa w przeglądarce. Ostatni stół nadal powinien nazwać metrykę w podpisie i zdefiniować ± jako std lub se.

Jeśli miejsce na to pozwala, zgłaszaj wartości początkowe i zakresy hiperparametrów w tabelach w załączniku. Główne tabele pozostają skanowalne.

Algorytmy i listy

Pseudokod należy do „algorithm2e” lub „algorithmicx”, a nie do stałej przestrzeni akapit. Prawdziwe fragmenty szkoleniowe należą do „listingów” lub „wybitych” z rozszerzeniem ustawiony język, aby recenzenci mogli przeglądać. Staraj się, aby główny artykuł był krótki; wstaw pełną konfigurację w załączniku lub link do repo ze skrótem zatwierdzenia.

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

Algorytmy liczbowe, które cytujesz. Nie umieszczaj pięciu stron PyTorch w pliku PDF.

Dane z TensorBoard i matplotlib

Eksportuj pliki PDF lub SVG, kiedy tylko możesz. Rastrowe pliki PNG w rozdzielczości 300 dpi są odpowiednie dla interfejsu użytkownika zrzuty ekranu, a nie wykresy liniowe. Przytnij białe znaki przed \includegraphics. Jeśli pływak ucieka do następnej sekcji, ustal rozmiar i położenie przed walką z „[H]”. przez godzinę: umieszczenie pływaka.

Ablacje wielopanelowe: buduj w TeX-ie z „podpisem” lub komponuj zewnętrznie i Dołącz jeden plik PDF. Zachowaj spójny kolor „naszych” na figurach, więc skimmery naucz się raz legendy.

Dwukolumnowe zajęcia konferencyjne

Klasy w stylu NeurIPS, ICML, ICLR i CVPR zmieniają marginesy i zasady pływania. Kompiluj wcześniej z oficjalną klasą. Limity stron są rzeczywiste; nie miażdż czcionki. Przenieś próbki i dodatkowe ablacje do załącznika lub dodatkowego pliku PDF, kiedy połączenie pozwala.

Powiązane prace i cytaty

Używaj stabilnych kluczy cytowania i czystego eksportu Scholar. Zatwierdź plik .bib: Walidator BibTeX. Zacytuj kod i zbiory danych zależeć od. Rok autora a liczba zależy od miejsca; użyj szablonu styl, a nie hybryda.

Git obok papieru

Każda zmiana architektury powinna być zatwierdzeniem, które możesz nazwać. Traktuj papier i kod jako ten sam projekt, a nie dwa osobne nawyki tworzenia kopii zapasowych.

Oleafly prowadzi gazetę w prawdziwym repozytorium Git obok edytora obsługującego projekt z podglądem matematyki na żywo, referencje między plikami, uzupełnianie cytowań i SyncTeX PDF. To pasuje do kodu ML już żyje. Połącz go z ściągawką, gdy zapomnisz składnia w terminie.

Oznacz zatwierdzenie pasujące do przesłanego pliku OpenReview lub CMT. Będziesz tego chciał podczas zaprzeczania.

Obalenie i gotowość do kamery

Okna na obalenie są krótkie. Zachowaj gałąź lub folder na „eksperymenty obalające” aby nie zanieczyszczać przesłanego źródła PDF. Gotowość do aparatu często pozwala na dodatkowa strona; używaj go dla przejrzystości, a nie do zrzucania każdego nieudanego uruchomienia.

Szerszy wpływ i ograniczenia

Nawet jeśli miejsce wymaga krótkiego akapitu dotyczącego wpływu społecznego lub ograniczeń, napisz to prostym językiem. LaTeX nie zapisze niejasnego akapitu. Umieść negatyw wyniki, które możesz pochwalić się w załączniku, jeśli limit strony głównej jest napięty, i powiedz, że zrobiłeś to w tekście głównym, aby recenzenci nie zakładali, że je ukryłeś.

Przed przesłaniem

Sprawdź, czy arkusz notacji jest spójny we wszystkich sekcjach, główne tabele są takie same czytelny z nazwanymi i ± zdefiniowanymi metrykami, a także cytowane są algorytmy i liczby w porządku. Potwierdź, że oficjalna klasa kompiluje się w ramach limitu stron bez czcionki przestępstw, plik .bib jest czysty i zawiera cytowany kod i dane, podobnie jak skrót zatwierdzenia zapisane dla przesłanego pliku PDF.

Eksperymenty ML są już wystarczająco głośne. Zachowaj ciszę w zapisach i tabelach.