作者：Bihan Wen

我这里再补充几点我的体会，可以说是一些写作之“术”。虽然说只是一些技巧，但亲测是对最后文章中与不中密切相关。在首先掌握了正确的“道”以后，其实成败往往就在“术”上面。

首先声明，我的研究领域是图像/视频/视觉/机器学习这一类，所以我的经验有些可能仅仅适用于这个圈子。

这些内容，我是同时从当作者和当审稿人两边的经验总结而来的。

兵法讲，打仗需要知己知彼。投稿中与不中，其实是取决于与审稿人的博弈。诸君切记....

"If you know the enemy and know yourself, youneed not fear the result of a hundred battles.

If you know yourself but not the enemy, for everyvictory gained you will also suffer a defeat.

If you know neither the enemy nor yourself, youwill succumb in every battle.”

-- Sun Tzu, The Art of War, 500bc

第一个术，是写作思路的正确认识和调整。

我认为计算机顶会，和IEEE TRANS的投稿思路，其实略微有所不同：

1. 投计算机领域顶会的思路，之所以会不同于IEEE TRANS，这里面的区别主要是因为审稿制度不太一样：顶会的审稿人一般会要求在很短时间内，提交很多份稿件的审稿意见。这就意味着，他们可能很难非常仔细地去读你文章的内容，甚至更可能出现审稿人的专业并不是十分匹配文章领域这种现象。而IEEE TRANS一般会给审稿人相对宽松一点的审稿时间，我有时候在deadline前没审完，还可以找AE要求延期。而且IEEE TRANS的审稿人，在看完文章的abstract之后如果发现研究兴趣不想关，是可以拒绝审稿的。所以我感觉这样找到匹配的审稿人的概率更大，一般出来的comment也就更可能说中你文章的要害。

2. 基于此，我认为投顶会更需要注意，把你想要表达的message，要简洁、直接、突出，在最显眼的地方总结并告诉审稿人，甚至要做到spoon feeding。之后你整篇文章的正文都是要为了这几个主要message（你的novelty, contribution, highlight等等）而服务，做说明，或者是提供证据支持。把文章做得直接了当，因为顶会在投稿之后，就一轮rebuttal你可以和审稿人交流，而且很大概率审稿人不太会修改之前的意见。所以第一轮审稿人是不是能很快抓到你的文章主旨，对他们的印象分非常重要。你方便审稿人，审稿人也就方便你。

3. 投IEEE TRANS这类就有点不太一样，因为大多数时候，你初投稿只要质量过关有干货，都不太会被直接rej，拿到major rev还是有机会通过修改最后被接受。所以你的侧重点是要尽量让内容充实，这也可以增加你文章的分量以及影响力。本来期刊的意义，就是需要把你的工作做完整做透，然后再总结出一套系统化的结论，所以刊物论文允许你自由发挥的空间就更多，你可以表达更加复杂更全面的message。而会议论文，你需要做取舍，多余的东西不行就扔supp，不要什么都往正文放，正文需要突出重点。

第二个术，是对自己这个工作的定位，以决定要去投哪一个级别的刊物。

1. 我一般会从三个纬度来衡量一个工作的质量：（1）创新性，（2）理论证明度，（3）实验效果。

2. 如果是一般IEEE     TRANS这个档次，比如TIP, TSP这类的接受论文，我认为这三点要占两点才有中的希望。如果三点都有都很强，那么恭喜你，你可以很充容悠然地写一篇paper，然后期待review期间和审稿人谈笑风生了。如果这三点只有两点很强，那么你就需要注意一下写作技巧了：要不你就要把你的这两个主要卖点给做强，比如你的实验结果是state-of-the-art，你就要搞到superior result；要不你的创新性开天辟地，但是效果不足，那你就要说明这个idea在未来的工作中有很强的潜力；要不你的理论性很强，那么你就要说明，很多应用类的工作都需要你这个理论的支持，用以奠定基础。

3. 基本上，如果你在创新性，理论证明度和实验效果中，能有两点很强，你都可以博一把IEEE TRANS这个级别的。如果你只有一点站得住脚，那么我觉得你还是应该理智地放弃，target一个低级别的刊物比较好，因为面对无尽的review，一方面会占用你大量时间，一方面你的工作迟迟不能发表也会打击你的士气。

4. 如果你的target是一些比较难中的IEEE TRANS，比如TPAMI，IJCV这一类；或者你是打算投CVPR，NIPS，ICML，KDD这一类很难中的会，那么我认为一个合格应该需要占据我提到的全部三点。或者就算其中某一点可能比较弱，那么其他两点就需要很强，再外加一点运气。

第三个术，是关于实验部分：

1. 我所在的领域，是很重视实验的可重复性。所以一般我审稿都会更trust那些在论文中，承诺会把代码公开的工作。

2. 如果你的工作，对应的是一个在领域内的标准应用，比如图像分类，图像超分辨，等等，你一定要确保

   a)     你的对比算法cover了这个领域内最新，最流行，和效果最好的那几个。b)      你所用的数据库和实验设定，一定要是领域内大家所认定标准的。

   c)      你衡量结果的metric一定要是这个领域广泛接受的。

   d)      你的算法一定要在fair的情况下和其他算法对比。

因为这四点任何一个没做对，都会有机会被reviewer质疑，然后要求修改实验。我认为修改实验可能是文章修改里面最痛苦的一部分。。。所以千万要一开始就防患于未然。

来源：

链接：https://www.zhihu.com/question/22790506/answer/316005175
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