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    優(yōu)秀論文也是精彩故事

    2021-05-20 04:56:31姚力煒
    大學生 2021年5期
    關(guān)鍵詞:圖表論文預測

    姚力煒

    故事梗概“四兩撥千斤”

    在交流論文寫作難點時,同學們感到困惑的是沒寫作思路,寫數(shù)萬字的長篇大作,常常寫著寫著就難以為繼了。

    我發(fā)現(xiàn),論文寫作并非一氣呵成,更多的是一個動筆之初率性而為、落筆之后細致推敲、反復增刪的過程,即論文可以嘗試不按照既定格式順序來寫。在初次撰寫金融序列預測研究的一篇論文時,我按照論文的模板順著寫,先寫金融序列分析意義,再寫金融數(shù)據(jù)特點,又寫時間序列分析緣起,最后寫深度學習網(wǎng)絡與注意力機制發(fā)展潮流及其體會。寫著寫著忽然發(fā)現(xiàn)雖洋洋灑灑一大段,卻似花瓣閑落滿地,內(nèi)在聯(lián)系不緊密。導師點評“寫得很認真,但讀起來卻不能領(lǐng)會論文精要”。她指點我,寫一篇好的論文,就像講述一個有趣的故事,講之前心中要有一個故事梗概,簡明扼要地厘清故事的來龍去脈,概括核心觀點,讓讀者第一時間知道論文想要表達的重點,不然就可能廢話連篇、切不中要害。

    我覺得老師說的很有道理,便將初稿推倒重來,斟酌論文脈絡和核心觀點是什么。論文提出了一種金融序列預測的新算法。金融序列預測即從股票或者股票指數(shù)的歷史數(shù)據(jù),如開盤價、閉盤價、成交量中挖掘信息,利用這些信息預測未來的股價。如果算法可以很好地依據(jù)歷史預知未來,投資者就可以據(jù)此明智地在股票交易中理性投資,規(guī)避重大風險。

    為了實現(xiàn)這個目的,我引入新的研究思路:生成對抗網(wǎng)絡,它包括生成器和判別器兩部分。前者好比不法分子,負責生成偽造數(shù)據(jù);后者好比警察,負責區(qū)分輸入來自真實數(shù)據(jù)還是生成器偽造的數(shù)據(jù)。兩者形成對抗博弈:判別器最開始不知道怎么區(qū)分,要在不斷辨別真實數(shù)據(jù)和虛假生成數(shù)據(jù)之后,才能建立有效的判別標準。就相當于不法分子制造假鈔,警察拿到了假鈔才知道這些假鈔和真鈔的區(qū)別,就能更好地鑒別假鈔。而不法分子隨著警察辨別能力的增強,就會試圖彌補容易被警察識別的缺陷,制造更逼真的假鈔。最終警察的識別能力和不法分子造假鈔的能力都變強,假鈔就越來越逼真了。應用在金融序列預測中,這個生成器就是在學習未卜先知的股票價格預測技藝。然而傳統(tǒng)的金融預測生成模型無法識別出什么樣的輸入因子是關(guān)鍵因素,生成效果很差,進而判別器也無法相輔相成提升自己的鑒別能力,導致生成對抗網(wǎng)絡無法很好地解決金融預測問題。

    我的最終解決辦法是,將注意力機制引入生成器。這個機制源于人類視覺的研究,簡要說就是人眼會在短暫一瞥后聚焦自己關(guān)注的信息,虛化或刪除其他不感興趣的信息。注意力機制可以讓對于預測更重要的因素得到更好的表達,進而使得生成器與判別器易于達到強弱均衡,真正相得益彰,教學相長。

    這段幾百字的故事梗概,源于我的深入理解和巧妙構(gòu)思,與上萬字論文比,實在是很少一部分,但卻是全文核心重點,讓讀者一目了然。寫到這里,論文有了最誘人的部分,然后反復品讀。這里寫得意猶未盡,沒有展現(xiàn)最精妙的部分,就補充幾句;那里隱約感覺太過粗疏,讀者可能不太明晰,就繼續(xù)添加必要的補充說明。興之所至,仔細雕琢。

    上證指數(shù)與中美匯率波動相關(guān)性圖示

    上證指數(shù)與中美匯率呈相同變化交易日占比圖示

    寫完了這些部分,就如描摹一匹駿馬,眼前仿佛已然勾勒出了它的奇?zhèn)ワL骨,而綜述,背景的寫法也變得清晰了起來。綜述部分要調(diào)研的內(nèi)容,就是依托主線的相關(guān)技術(shù)發(fā)展沿革,在這篇論文中主要是對金融序列預測作縱向綜述,對注意力機制等相關(guān)技術(shù)做橫向簡述。結(jié)果分析部分即是寫上述的方法變革,相較之前方法的改進效果、實踐中仍然未能克服的缺陷、暴露的問題,這樣下來整篇文章就渾然一體,立體而生動了。

    論文是一種有生命力的工具,是學者研究、思考的心血結(jié)晶,自然要圍繞學者自身的思維主線來展開,所謂綱舉而目張,綱不是論文精細嚴謹?shù)母袷?,而是學者對科學研究本質(zhì)的思考??傊?,寫論文可以先完整準確地把最核心的東西擺出來,寫得粗一些也行,然后對這個粗糙胚子修修補補,再精雕細琢,最后開展格式調(diào)整等修飾工作。

    實例開口勝于雄辯

    論文寫作中,用言語很難表達的、晦澀艱深的理論推導、辨析,往往可以用清晰了然的實驗、實例詮釋,誠所謂事實勝于雄辯,簡單質(zhì)樸的實例勝過萬語千言。

    剛?cè)雽W撰寫一篇專利文章時,我寫道“顯然,我們可以獲知”“實驗數(shù)據(jù)清晰地證明”。我的導師看后哭笑不得,指點我:這個結(jié)論對你是顯然的,并不意味著對每個讀者都是顯然的。導師說,將并非顯然的論斷,轉(zhuǎn)化為人人均可會意的結(jié)論時,最好讓事實開口說話。

    又比如,我在論文中寫道:“可以明晰,匯率這一因素對于預測股票市場的波動有顯著意義”。為了說明這一點,我曾考慮引用很多經(jīng)濟學理論來演繹佐證,但總感覺缺乏說服力。在文獻檢索中,我翻閱到一篇SCI文章,它統(tǒng)計了股票市場變化趨勢,與匯率變化趨勢相同的交易日,占所有交易日的比例。數(shù)據(jù)顯示,兩者的變化有著很強的相關(guān)性,背后的原理是匯率通過國際資本流動、國際貿(mào)易收支等途徑作用于股票市場,在預測股價變化趨勢以進行投資決策時,將匯率納入考慮,可以更好地綜合更長時間維度下,宏觀經(jīng)濟變化趨勢影響;同時有助于更好預測上證綜指等綜合宏觀股指、預測對外貿(mào)易型企業(yè)股價、預測復雜國際局勢譬如貿(mào)易戰(zhàn)下股價的變化趨勢。

    論文中給出的圖表如上:2017到2019年間,上海證券綜合指數(shù)的波動與中美貨幣匯率的波動呈現(xiàn)很高的相關(guān)性,在匯率處于下行區(qū)間時,上證綜指也有更大概率處于下降而非上漲態(tài)勢。隨著時間窗口的加長,匯率變化與上證綜指的一致性甚至逼近80%,這有力說明了引入?yún)R率對于金融序列預測的作用。

    我受此啟發(fā),在接下來的科研中,廣泛采用相關(guān)性分析方法、敏感性分析方法處理了很多這種難以說清道明的結(jié)論。

    YOLACT算法原理結(jié)構(gòu)圖

    不同實例分割算法實時性與分割精度對比圖示

    在人文社科的論文撰寫中,社會調(diào)查等實例也有著非常大的說服力?!皼]有調(diào)查就沒有發(fā)言權(quán)”,設計科學合理、開展落到實處的社會調(diào)查結(jié)論,可以勝過一切詭辯,往往是論文寫作的壓艙石,點睛筆。

    學術(shù)論文的寫作過程,也是翻譯的過程:將科學實踐抽象的、錯綜復雜的語言,翻譯為具體淺顯的、凝練有條理的語言。翻譯講究的信、達、雅,正對應學術(shù)論文臻于至善的不同層次。對應于翻譯中準確傳達內(nèi)涵的“信”,恪守學術(shù)誠信,俯身傾耳,永葆對真理的敬畏與虔誠之心正是做好學術(shù)的基石所在。

    即使是“雄辯”,每一句話也應仔細斟酌,寧缺毋濫。字字落到實處,句句藏在心間,才能真正妙筆生花。如何將科研誠信融入寫作的一字一句中呢?應在用語上客觀嚴謹,避免使用帶有主觀判斷與情感色彩的夸張詞、加強詞,避免使用復雜的疊句與從句,這樣可以減少冗余信息對讀者理解論文的干擾,也能夠讓研究結(jié)果更自然、更令人信服地呈現(xiàn)。

    學術(shù)論文應當在主體部分盡量闡述客觀的、無可辯駁的事實,而不應當夾雜個人的價值判斷與情緒色彩,應當將自己的心得與驕傲放在摘要與展望部分,真正做到讓純粹、準確的數(shù)據(jù)充盈于論文字里行間,讓主題始終留在讀者心中。

    萬千數(shù)據(jù)盡收圖表之窗

    工科生經(jīng)常要和數(shù)據(jù)打交道,特別是在對海量的、錯綜復雜的數(shù)據(jù)進行梳理分析時,僅靠邏輯來構(gòu)思論文寫作,往往是艱難的。不妨透過圖表之窗,盡收萬千數(shù)據(jù)于眼底,讓圖表反客為主,從中窺見論文奧義。

    圖表具有直觀醒目、涵蓋信息密度高的特點。其一,將文章最核心的分析步驟轉(zhuǎn)化成圖表,可以達到主旨突出、層次清晰的目的;其二,把文章中的結(jié)果對比融入圖表,可以實現(xiàn)對比鮮明,數(shù)據(jù)躍然紙上的效果;其三,用圖表承載歷史數(shù)據(jù),可以直觀看清發(fā)展脈絡。同學們可以圍繞這些圖表展開論述,深入補充圖表中呈現(xiàn)的規(guī)律、闡釋反映的結(jié)論,并針對各個圖表間的聯(lián)系與差異進行討論,以增強文章的邏輯性與層次性。

    我曾經(jīng)寫過一篇《基于深度學習的圖像實例分割研究》的論文,其中研究主題圖像分割是計算機視覺的一個基本任務,應用場景廣闊。比如說在自動駕駛中,圖像實例分割技術(shù)是車輛的“火眼金睛”,對車輛攝像頭捕捉到的整個圖像不同像素進行語義標注,將車道的中心線、標志線、車輛、行人、樹木劃分出來,汽車就可以像人一樣敏捷地躲避行人,沿路順暢通行。這篇論文實驗細節(jié)很瑣碎,要說明網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的細微更改、網(wǎng)絡的超參數(shù)設置、方法革新被迫做出的權(quán)衡取舍等內(nèi)容,因此比較難以全面條理地闡述。而圖表的加入則破解了這一難題,讓整篇論文變得栩栩如生,宛如一幅層次分明的山水畫。首先呈上一幅相關(guān)領(lǐng)域圖像分割方法的對比圖作開胃小菜,該圖對比主流方法的圖像分割速度與精度,鮮明地突出了本方法的快速與高效,以及不可避免的在分割精度上的妥協(xié)。在YOLACT算法論文中,即給出了這樣的示例,橫軸是不同算法的速度,縱軸是不同算法分割掩膜的精度,一目了然,新算法(如圖:梅花部分)具有非常優(yōu)越的快速性而僅犧牲了少量的分割精度。

    進而承上述圖表,論文給出了本方法的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖,清晰地展示了算法做了什么樣的結(jié)構(gòu)改動,是如何對應實現(xiàn)上述效果的,可以稱得上是定場詩。

    在深度學習領(lǐng)域中,網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖往往就是整篇論文的靈魂,清晰優(yōu)美的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖可以讓人瞬間心領(lǐng)神會、拍手稱妙,而簡易含糊的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖,只會讓讀者摸不著頭腦,只得細細品讀揣摩。下圖也是YOLACT中的一幅網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖,網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵節(jié)點與操作匯集其中,論文算法的流程步驟與結(jié)構(gòu)創(chuàng)新一目了然。

    深度學習的網(wǎng)絡超參數(shù)繁多,不同的超參數(shù)組合會有著不同的算法效果,對于不同的分割目標,算法也存在優(yōu)劣,比如有的網(wǎng)絡更善于分割行人、車輛等大個子,而在寵物、盆栽等小物件分割上表現(xiàn)乏力。這些豐富的信息可以很好地封存在一個表格中,比如橫向坐標是輸入圖像尺寸、訓練優(yōu)化方法,縱向坐標是不同組合的效率與精度,仿佛是一份解渴去乏的冰飲,如果可以輔以詳盡的結(jié)果分析與細致的方法對比,那么讀者“按圖索驥”,粗略閱讀就可以掌握論文核心創(chuàng)新點與革新效果,而有不通曉的地方再去細節(jié)處檢索研析,研析起來就會十分順暢。

    圖表在論文寫作中大放異彩,不同圖表也蒙著不同的面紗,具有鮮明的特點與獨特的作用。一般來說,流程圖總括全文,明晰思路;思維導圖抽絲剝繭,鞭辟入里;而餅狀圖能夠突出重點;散點圖可以觀察兩個變量之間關(guān)聯(lián);折線圖較好展示數(shù)據(jù)變化趨勢;箱線圖直觀檢驗離群差異點講故事的時候,講者喜歡調(diào)動肢體語言,眉飛色舞的神態(tài)往往能讓故事更加跌宕起伏,讓聽眾興致盎然,而直觀清晰的圖表,就如人有千姿百態(tài),可以稱得上是文字之外的第二種學術(shù)語言。

    責任編輯:王新偉

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