小改了深度学习神经网络某一层，效果提升显著，可以发顶会吗？
结论就是，当然可以发，
只是能不能发出高质量论文，中稿顶会，还得看你这个小改进的具体情况还有你讲故事的能力。
先说改进的具体情况
首先搞清楚这个小改进对效果的提升是不是真实的
，确保没有错误的实现，以及把test集train了的滑稽情况。这非常重要！不然等于考前背答案，作弊警告。
PS：实际操作中直接在测试集上训练很容易就能发现，所以问题不大。更严重的是测试集泄露，就是说虽然没有直接训练，但是由于操作不当，导致模型用到了测试集中的信息，让结果有了很大提升。一般这种问题比较隐蔽，难以发现，所以建议大家操作的时候务必小心。
然后确认完真实性，接下来你需要考虑：
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这个小改进效果怎么样？是只提升了一点点，还是比SOTA更强？
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这个改进是只能在这一个特定的数据集或模型上用，还是说在很多地方都能用？
如果这其中有一个no，那我不得不说这个小改进确实有点难发高质量论文。
如果全都是yes，那么恭喜你，虽然idea简单，但并不影响贡献的大小，只要你的insight很好并且提升显著，讲故事也讲的到位，那么离顶会也不远了。
这里我整理了
268篇神经网络高质量顶会论文
，它们的idea、写作模式都非常值得参考，今天分享的内容也建议大家搭配着这些论文来理解。
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下面我们继续
如何提高讲故事的能力，发出顶会？
首先学习别人的思考模式
要想学会写，就得先会看，
多看别人是怎么出文的，写的角度和方式是什么。
现在的出文思路无非也就是4点：
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A+B+C模式：
结合A方案的基础和B方案的优点，然后强调A的不足和你方案的创新性。
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竞赛验证：
在公开数据集的比赛上尝试不同想法，如果排名靠前且结果很有说服力，那就容易发表。
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传统问题新解：
在已经成熟的领域用新工具改进传统问题的性能。
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定义新问题：
从需求出发定义一个新问题，不需要急着实验，但一定得故事讲得好，
目前A+B+C模式也是比较主流的出文方法，如果有同学想从这方面入手，我这边已经整理好了
80个常用有效的即插即用模块
，包括多尺度、注意力机制、卷积...代码都是可复现的，帮大家节省时间。
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然后自己上手写，尽快尝试投稿
遗憾的是，
提升写作技巧没有捷径，只能是不断写和学，
这个过程一定要勤做笔记，分配好时间。
现在大多数文章都是靠写作取胜的，就算你的这个神经网络小改进效果好到无人喷，也顶不住写太差。所以为了顺利中稿，你需要
尽快尝试投稿，投过才能把握顶会的标准和你写作的不足。
