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爱延续泉泉
首页 > 论文发表 > 泛化能力弱发表论文怎么办

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就在水的一方

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期刊上发表论文,如果没有一定的写作功底,没有一定的理论水平,在那个圈里没有一定的知名度,是很难的。我们大多数人都是通过枪手来发表论文的。一手交钱一手交货,介绍人赚个中介费。这样既省力又省心,论文什么时候用,提前跟人打招呼。指望写论文挣稿费,近乎空中楼阁了。但是如果靠自己写作在发表这个圈儿里有点儿知名度,那就不一样了。比如认识他们某个栏目的责任编辑,比如他们向你约稿。这样既可以增加你写稿的针对性,同时也增加审稿的通过率。并且还有稿费可拿,千字100左右的样子。1,为什么要在期刊发表论文?2,是否在某个领域做出一定的研究成果能够支撑起一篇科研论文?只有这两个问题搞清楚了才能回答题主所问的“如何在期刊上发表论文?”的问题。发表论文的目的通常为以下两种:以科研工作为职业的科技工作者研究成果的发表、研究生硕士或博士学位的要求(很多高校特别是985大学在硕博学位有硬性的要求,一般博士为2篇sci论文,某些学校还要求一定的sci分区)。是否有足够的研究成果足以支撑起一篇期刊论文,这是能否发表一篇期刊论文的基础。除了专业对口、类型合适,任何期刊都会要求成果创新、(在一定程度上)解决某一个科学问题,或在问题的最终解决上推进一步。否则,正规的期刊不会发表你所投稿的论文。最后,怎么才能在期刊上发表论文呢?在每个专业都有特定的一系列期刊,网上可以搜出sci期刊列表,在大类、子类中可以方便的查到自己所研究专业的所有sci期刊。结合sci影响因子、期刊偏好和自己研究成果的自我定位认知选出要投稿的期刊。登陆所选期刊主页下载期刊论文的格式模版,根据模版要求组织文字和图标。也可多下载该期刊的论文了解写作风格。完成论文写作后可使用该期刊主页提供的在线投稿系统(或者电子邮件投稿等方式)提交论文。此后会有科学编辑预审,根据具体研究方向找到同领域的一位或几位(不同期刊审稿人数不同)研究者作为审稿人对论文研究内容、写作等各方面进行评价。在规定时间内审稿人返回审稿意见。除了直接拒稿,一般只要按照审稿人意见进行修改论文最终都会被接收。被拒稿论文可以选择差一点的期刊再次投稿。在论文被接收后,会有期刊文字编辑提供文字方面的梳理,根据意见修改即可。完成这一步后就是等着论文被正式在线或印刷出版。关于论文发表:有些人认为要靠关系,没有关系发表不了论文,这种说法有点欠妥,有关系确实可以发表论文,那些论文一般是水平不怎么样的;更重要的还是要靠实力,毕竟有影响力的杂志还是要靠实力生存:只能在有实力的文章中插入关系文章与交换文章。在害人之心不可有、防人之心不可无的今天,如果写了比较好的论文核心期刊定量评价,采用了被索量、被摘量、被引量、他引量、被摘率、影响因子、被国内外重要检索工具收录、基金论文比、Web下载量等9个评价指标,选作评价指标统计源的数据库及文摘刊物达60余种,统计文献量达221177余万篇次(2006至2008年),涉及期刊14400余种。《中文核心期刊要目总览》每四年修订一次(2011年改为三年修订一次)即:第一版(1992年)、第二版(1996年)、第三版(2000年版)、第四版(2004年版)、第五版(2008年版)、第六版(2011年版)、第七版(2014年版,2015年从物理教师第九期获得);二、“南大核心”:南京大学“中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊”;三、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”(又称“中国科技核心期刊”);四、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”;五、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊”;六、中国人文社会科学学报学会

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为君俏颜

光有文字功底。但是学术知识不足。文章只能说的是外行话。当务之急是学好学术知识。努力学好学术知识。写好论文。没有别的捷径。只有努力学习,使自己的文章文字功底好。内容又非常专业,才能在期刊上发表。

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天棚元帅

首先你要知道为什么自己模型的泛化能力不足,一般来说有两个方面吧:1:在训练集上效果不错,然后在测试集上发现效果不好,这种很大的情况是过拟合问题,也就是说你的模型过多的去拟合训练集去了,利用一些正则化思想可以比较好的解决这些问题。2:在训练集上效果不行,在测试集上效果更差。这时候你要考虑的是你选择的机器学习算法到底有没有用,你选取的特征到底有没有用,换个算法,换个特征,也许才能提高。

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执念梦浮生

泛化能力指,机器学习方法训练出来一个模型,对于已知的数据(训练集)性能表现良好,对于未知的数据(测试集)也应该表现良好的机器能力。

试集的误差,也被称为泛化误差。

在机器学习中,泛化能力的好坏,最直观表现出来的就是模型的过拟合(overfitting)与欠拟合(underfitting)。

过拟合和欠拟合是用于描述模型在训练过程中的两种状态,一般来说,训练会是这样的一个曲线。下面的training error,generalization error分别是训练集和测试集的误差。

扩展资料:

泛化能力的性质:

通常期望经训练样本训练的网络具有较强的泛化能力,也就是对新输入给出合理响应的能力。

应当指出并非训练的次数越多越能得到正确的输入输出映射关系。网络的性能主要用它的泛化能力来衡量。

参考资料来源:百度百科-泛化能力

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