为什么现在大多数论文复现不了成了常态?.最近了很多篇论文,跟原文的结果都差的很多,以前还觉得自己搞错了,但一次课上全班40多人都复现复现不了的时候才发现原来真的有问题!.导致我现在复现….我佛了。.电气工程方向,大家都在用...
2.使用公开数据,公开代码,论文细节清楚,能复现论文的效果。尽管很多论文的作者也不能说明为什么这么设计的网络效果好,这个应该是深度学习可解释性差的原因。因为他们公开了代码,在公开数据集上效果好,能复现效果,所以也是好论文。文末推荐
网站创建者ContributionSecure14表示:「如果其他人不能以该论文为基础或baseline,那么公开发表的有实证结果的论文毫无意义。」但他同时也承认,有时候出于某些正当理由,机器学习研究者不会公开代码,比如一些作者可能是在内部基础架构上训练他们的模型,或者使用大型内部数据集进行预训练。
如果我们不能仅仅利用论文中的信息(或者根据论文引用的之前的工作)从步骤(1)一直完成到步骤(3),我们将认为论文不是「可复现的」。有些人可能会感到疑惑:为什么要将「可复现性」和「可复现性」区分开来?
论文选题,一是需要有新意,即有区别于同类研究的不同之处;二是需要有关键性,即需要在学科发展中有重要的意义,能够引起同行的关注;三是需要有可行性,即选题不能太难,要选择主客观条件基本具备,通过努力能够达到研究目标的题目。
CVPR论文复现发现问题.下面,先让我们细致过一遍po主在复现这篇论文时发现的问题,他主要发现测试准确率计算无效,因此加噪声或采用1×1的卷积也没有更好的效果。.原始实现在第一层上使用常规卷积,其余各层使用fanout=1,这意味着每个输入通道都被...
论文发表之后,有人质疑数据无法重复,主编会怎么做?.作者jerrylhn.来源:小木虫75015帖子.+关注.现在遇到这个问题,很揪心!.有大神遇到这种问题么?.返回小木虫查看更多.分享至:…
近期深度强化学习领域日新月异,其中最酷的一件事情莫过于OpenAI和DeepMind训练智能体接收人类的反馈而不是传统的奖励信号。本文作者认为复现论文是提升机器学习技能的最好方式之…
如题,现在应导师要求写一篇小论文(被的):1.数据我用的是别人已经发表的数据,自己并没有做实验2.通过编程计算(方法与别人不一样),现在论文已经完成了3.论文投出去并已被录用(核心),所检测的重复率是9.8%请问下,这算抄袭吗?因为没做实验,数据也不是自己的还有,重复率通过...
读论文的难点到底在哪里,我分析了一波:.2.论文关系理不清:论文之间存在相互借鉴、引用,需要耗费大量的时间、精力才能理清,更何况大家阅历有限的情况下,根本就理不清;.4.无法复现论文代码:刚学python不久,python拓展c代码不会,编译问题不断...
为什么现在大多数论文复现不了成了常态?.最近了很多篇论文,跟原文的结果都差的很多,以前还觉得自己搞错了,但一次课上全班40多人都复现复现不了的时候才发现原来真的有问题!.导致我现在复现….我佛了。.电气工程方向,大家都在用...
2.使用公开数据,公开代码,论文细节清楚,能复现论文的效果。尽管很多论文的作者也不能说明为什么这么设计的网络效果好,这个应该是深度学习可解释性差的原因。因为他们公开了代码,在公开数据集上效果好,能复现效果,所以也是好论文。文末推荐
网站创建者ContributionSecure14表示:「如果其他人不能以该论文为基础或baseline,那么公开发表的有实证结果的论文毫无意义。」但他同时也承认,有时候出于某些正当理由,机器学习研究者不会公开代码,比如一些作者可能是在内部基础架构上训练他们的模型,或者使用大型内部数据集进行预训练。
如果我们不能仅仅利用论文中的信息(或者根据论文引用的之前的工作)从步骤(1)一直完成到步骤(3),我们将认为论文不是「可复现的」。有些人可能会感到疑惑:为什么要将「可复现性」和「可复现性」区分开来?
论文选题,一是需要有新意,即有区别于同类研究的不同之处;二是需要有关键性,即需要在学科发展中有重要的意义,能够引起同行的关注;三是需要有可行性,即选题不能太难,要选择主客观条件基本具备,通过努力能够达到研究目标的题目。
CVPR论文复现发现问题.下面,先让我们细致过一遍po主在复现这篇论文时发现的问题,他主要发现测试准确率计算无效,因此加噪声或采用1×1的卷积也没有更好的效果。.原始实现在第一层上使用常规卷积,其余各层使用fanout=1,这意味着每个输入通道都被...
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