Program:
Computer Science PhD, Fall 2018
Research Interest:
Machine learning, Theory
Admission:
USC CS PhD 2/7
UW Madison CS PhD 2/17
Rejection:
UT Austin CS PhD 1/31
Princeton CS PhD 2/9
UW CSE PhD 2/10
Columbia CS PhD 3/10
Brown CS PhD 3/12
UIUC CS PhD 3/16
Maryland CS PhD 3/25
Caltech CMS PhD 3/30
Gatech CS PhD 3/31
UMass CS PhD 3/31 (MS admission)
UPenn CS PhD 4/4
UCSD CSE PhD 4/7 (interviewed)
UMich CSE PhD 4/10
NYU CS PhD 4/11
Purdue CS PhD 4/19
Decision:
USC
Education:
BS in NTU EE & MATH, (CS Minor) 2013/09 - 2018/01
Overall/EE/MATH/CS GPA (4.3 scale): 4.14/4.11/4.02/4.23
Test Score:
GRE: V/Q/AWA 150/170/3.0
TOEFL: 100
Publication:
1 * co-1st author top conference paper (CVPR) 申請時還再審
Honors:
書卷獎*2
Working Experience:
系上演算法助教
Letters of Recommendation:
都是電機系上的教授,一位研究指導教授,一位專題的教授,兩位修課教授
心得:
1.前言:高中就覺得自己會比較喜歡資工,不過那時是覺得電機學比較廣而且台大
電機的招牌實在有點難抗拒,最後還是去讀電機。進入電機系後發現其實通訊和信
號處理那些也滿有趣的,但大二那時候學電子學和實驗真的覺得很痛苦,同時間修
資工系的課又覺得有趣很多,所以差不多那時候就決定以後不要再碰硬體了。至於
出國讀書則是一直有在想,比較不確定的是究竟要申請 MS 或 PhD 。我比較特別
的地方可能就是我有雙主修也有輔系,數學的話算是從小就很有興趣,所以倒不是
為了要申請或做研究才去修數學系的課,而是剛進大學就有計劃要把雙主修完成。
輔系的話一開始沒有很確定要不要修完,不過就像前面說的對資工系愈感興趣,而
且想說以後要申請 CS 研究所,有個資工輔系可能有點幫助,所以大三之後修排課
就優先把需要的課修一修。但因為雙輔的要求,我修資工和數學的課都僅止於大學
部必修而已,不過我自己也是比較喜歡這種打好基礎的感覺就是了。即便如此我還
是在電機系修很多 CS 相關的選修課像是消息理論、高等演算法、資訊勘測、MLDS
等等,所以就修課來看背景應該還算足夠。
2.研究:聽說要申請國外的研究所最好要有研究經驗,所以大三那時候就有在看要
跟哪個老師做專題,但好像都沒有發現很感興趣的,現在想起來那時候有點故步自
封,沒有多瞭解多嘗試不同的專題。主要也是我想做 ML ,然後我又對比較理論比
較 fundamental 的東西有興趣,台大好像比較少做這方面的老師。後來大三寒假
有看到中研院的王鈺強老師在收專題生的訊息,雖然 CV 我沒有到非常有興趣,但
想說老師做的也是 ML 相關而且現在好像滿紅的,所以就嘗試看看。從那時候開始
就一直跟王老師做專題到後來老師來台大,真的很感謝老師的指導,雖然專題生可
能連兼職都不太算是,但老師對大家都很照顧,很願意花時間和學生討論,研究有
成果後也很支持我們去投很好的會議。在老師的實驗室讓我學到做研究的過程與方
法,雖然之後可能不會再做 CV 了,但這些經驗我想很多是相通的,而且也直接確
立我讀 PhD 的決心。建議以後想做研究的人除了在找學校教授以外,中研院也滿
多很好的老師,尤其是看到很多理論相關的人,幾乎都有在中研院工作的經驗,這
是我那時候沒有多留意的。
3.選校與申請策略:因為想說既然要讀 PhD ,而且看到似乎就算申請 PhD 沒上也
有機會轉申請同一個學校的 MS ,所以我就決定全部都申請 CS PhD ,因為知道這
年頭會很難申請,所以我就打算申請很多間,不過主要是推薦信數量的考量,最後
申請 17 間,從結果來看這樣好像還不夠多... 。為了增加上的機會我就都沒申請
"TOP 4" 的學校,剩下選校的方式因為是 PhD 我就沒有太在意整體的排名,主要
是看 CSRankings 中 ML 的排名, Theory 的也參考一下。至於申請的方向,因為
我唯一的 Publication 是和 CV/ML 相關,我其實也有考慮要不要以 CV 為申請方
向,但是我後來發現 CV 真的非常非常多人想申請,我自己也沒有真的還想繼續做
這方面,所以我就決定申請的時候完全不提我想做 CV ,以 ML 為主,然後盡量找
比較偏理論的老師。我也有考慮 Theory 方面的,像是密碼學或複雜度理論方面,
因為自認數學底子還可以(?),而且聽說這個領域對於申請的人發的 paper 數量
要求比較低,然而我對於這方面的了解真的非常有限,雖然以後也不排斥做這個,
但也沒相關的研究經驗,所以最後還是以 ML 為申請方向,申請資料填有興趣的老
師時除非同個學校 ML 方面我感興趣的老師不多才填 Theory 的。只是我之前的研
究是應用方面的卻又想申請理論相關的,看起來可能有點來亂的感覺。
4.申請資料:看到今年滿多人的心得差不多都是:推薦信 >> 研究成果 >> GPA >
T/G > 其他,其實我自己的觀察也是這樣,可能現在 CS 申請太多,冷冰冰的數字
和天花亂墜的經歷感覺教授也懶得看了,直接從認識的人中看有沒有適合的學生比
較有效率,所以我倒不覺得像是 GPA, T/G 那些普遍有什麼硬門檻,如果教授真的
很喜歡你的話那些應該都不是問題。反過來說如果沒有什麼發表,也沒有很強的推
薦信的話,感覺成績和考試分數多高也不會引起教授的注意。話雖如此,我也花了
蠻多時間準備我的 CV, SOP, 和英文考試等。和同屆的很多人一樣都是延畢一學期
準備申請,下學期再去當兵,所以時間上算是充裕,也可以和同學互看 SOP ,不
過我認為這個對申請結果的影響沒有很大所以就不贅述了。至於考試我英文沒有很
好,又不太想補習,沒什麼興趣的東西自己讀起來也力不從心,所以結果也沒有很
好,特別是 GRE 考了很多次也浪費很多時間金錢...。不過其實最後從身邊的人申
請的結果和英文考試成績來看我覺得沒有太大關聯,因此與其拘泥於要多一兩分才
能達到什麼門檻的話倒不如花多一點時間把研究做好。
5.面試、聯絡教授:我有兩個面試,首先是一月初 UCSD 的 POI 聯絡我想要找我
Skype,不過那天通話的狀況不是很好,我也講得很爛,後來就不了了之了 QQ 。
大概隔兩個禮拜又有 USC 的教授說想和我聊聊,我就多練習了一下,特別是把我
們投去 CVPR 的那篇再練習講看看,不過那天一開頭教授就說:「恭喜你,我們已
經把你推薦給學校了」,瞬間就如釋重負,接著就和老師隨便聊了,在之後大概兩
個禮拜收到學校正式的 offer 。至於寄信聯絡教授我從十二月底就有開始在做,
大概就是看過有興趣的老師一兩篇論文後,和他說自己對他的什麼研究方向很感興
趣,並介紹一下自己,稍微問一下有沒有要收學生這樣。大概有三分之一的教授會
回信,但也通常都是你的條件很好我會再看看就是,現在來看我自己是覺得對申請
結果完全沒影響,像是 UCSD 聯絡我的教授我之前有寄信,事實上他那時候也有回
信給我,但面試的時候我和他提到這件事時,他是說:「喔對我要聯絡你的時候才
發現你之前有寄信給我」。結論寄信雖然不一定會有幫助,但至少沒有什麼壞處,
或許要多想一下該怎麼從很多類似信中吸引教授的注意。
6.結語:感覺現在大學畢業要直接申請 PhD 越來越難了,如果有這樣的打算的話
一定要及早找適合的老師和實驗室開始做研究,然後其實畢業後多留個一兩年累積
Publication 應該都是可以考慮的。我覺得以現在 CS 競爭激烈的程度、而我研究
經驗不算豐富、硬要說的話算是轉兩次領域的背景來看(EE->CS, 應用->理論),
能有這樣的結果真的十分幸運了。感謝指導我與推薦我的老師,也謝謝幫助支持我
的家人朋友,也謝謝留學板,如果有問題的人也可以站內信問我。