深度学习论文被评“创新性不足、工作量不够”怎么办？

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投稿时遇到审稿人提出文章创新性不足、工作量不够，该怎么办？ 今天我就来分享三种应对方法： 下采样策略、归一化策略、改进网络模型。 改进网络模型 增加创新性： 从模型架构和训练策略这两方面入手： 模型架构创新： 常见的方法有 缝合其他网络、引入注意力、轻量化 等， 缝合网络加注意力在我之前的文章里详细说过 ，这边就不多说了。 轻量化策略就是对网络架构的重新设计或优化，比如深度可分离替换一般的3*3卷积，前提是精度不能损失太多，而且模型大小或者推理速度能显著提高。 训练策略创新： 通过优化训练策略来提升模型性能也能增加创新性，我们可以选择 多任务学习、添加辅助损失 。 多任务学习能同时学习多个相关任务，在训练过程中直接应用。比如CV方向如果做的是检测，就可以加个分割任务，用分割促检测，具体点 ………………………………