听了一位实战派博士的关于实验设计和结果分析的分享，记录一下。属于方法论，具体还得自己去悟，去实践操作才能真正体会精髓。

一、分析现有方法的结果及缺点

1.1 为什么要分析现有方法？

可以找到最需要解决的问题，发现新方向
找到真正的问题，而不是空想的问题
用统计数据来佐证问题的严重性
创新性更强

1.2 如何分析？

人工分析、自动分析、Case study等等

关注最为严重和实际的问题（抓主要矛盾）
与先前的分析角度不同（举例：原先方法的角度是 NMT存在漏翻问题，现：哪类单词容易漏翻）
抽象出共性的科学问题

二、如何改进

2.1 原因假设和猜测

几个原则：

对现有的方法有较为深刻的理解
合情合理
尽可能简单明了

2.2 模型设计

具体问题具体分析
从易到难（先用最简单的方法验证、再试复杂模型）
了解基本的解决手段或方法（如多任务学习、强化学习、迁移学习等）
对所提方法的创新性和有效性要有预判（即快速验证想法的有效性）

2.3 实验设计

主要实验：公开测试集，公用的指标
辅助实验：模型中不同模块的影响、超参数的影响、主要修正的错误类型、不同数据集的效果

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