研究生小论文数据造假

研究生论文数据造假会被发现如下：

造假被查出来的大都是生物，材料之类的领域，然而计算机（特指深度学习）才是重灾区，造假容易复现困难随机性强，别说二流论文，顶会论文都没有参考价值。所以除了廉价劳动力够多的大研究室，其他人论文的数量基本取决于不要脸的程度。这也是我再也不想碰ML领域会议的原因。

比如组合优化的性能曲线，所有人都知道是个指数曲线，你搞个新的剪枝条件，水一点咱不求正确解，毕竟大部分应用下并不需要正确解，切掉1%的解换来50%的速度是很合理的思想。什么性能改进不够大？5次实验最好的跟最坏的比啊，还不行用C+SIMD写的跟Java的比啊，再不行说实话你随便编个数也没人看得出来，毕竟理论上行得通，行不通那是他程序写的不好。

要说上面想法毕竟真的，顶多偷懒不想做实验，到了ML领域之后那就是明明白白的造假了。数据集精选到位，想法再烂几百个实验里只要能挑出一个能看的，那就是顶会苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint审稿人怎么知道哪个项work？

再进一步，古典ML还要你写程序做实验，到了DL里这些全都可以省了，完全可以画图编数据发顶会一步到位。毕竟就是个人肉Architecture Search，随便找个domain画个图，编个比SOTA高一点的精度，一篇论文就诞生了。需要公开数据集和代码？某国际大厂研究院实习生发的顶会论文也带代码，

最近有些研究都开始明目张胆的把validation dataset的distribution当制约条件，甚至直接sample数据进train loop，好家伙演都不演骑头上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升为novel approach了，就别提被发现了，那是伟大的研究懂不懂。

不可以。

问：本科毕业论文数据假造会不会被老师发现？

答：不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的。

答：一般不会，但是最好还是自己做数据。没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。

有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。

实验数据造假:

为了预防实验数据造假，一种做法是将全部实验工作“化整为零”进行“流水线”作业，确保每个实验环节不出错、不造假:另一种做法是每人阶段性实验都安排不同的人进行操作，确保实验结果能够重复。

实验室应建立严格的原始记录管理规章，任何实验数据均应当场纪录，不允许事后补记，而且所记录的数据不能随意更改，确属笔误者应由记录者与合作者共同签名确认，预防源头数据造假。

第一作者通常是实验的主要操作者，同时也可能是论文初稿%的唯一起草者。为了预防初稿的数据造假，应该让所有实验参与者共同参加初稿的撰写，而不能由第一作者包办。同时，开放原始实验%记录供全部共同作者随时核对和质疑。

第一作者不能将任何不知情者列为共同作者，也不能夫经“老板”同意就将其列为通讯作者。如果“老板”作为名副其实的通讯作者，在审核稿件时应认真负责，仔细校对和勘误，必要时应调阅原始记录，严防第一作者故意造假。