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论文复现失败引发基准可信度讨论
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AI 综述
近期,研究者在使用原作者代码和超参数复现已发表论文的基线方法时,发现结果在多个基准上吻合,但在两个基准上复现分数明显低于发表数值。针对这一差异,相关讨论聚焦于如何向审稿人呈现“发表数值”与“复现数值”的不同。作者计划同时列出两组数据并明确标注配置差异,以应对审稿人可能提出的质疑。此外,文章探讨了通过保留原始代码、进行多种子实验及匹配其他基准结果来增强复现可信度的方法,并询问是否应在正文或附录中展示对比表格。
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最新进展11月3日 03:00
研究者计划列出两组数据并标注配置差异以应对审稿人质疑。报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- Reddit · MachineLearning复现论文基准失败:如何向审稿人呈现“发表数值”与“复现数值”的差异
研究者使用原作者代码和超参数复现已发表论文的基线方法,在多个基准上结果吻合,但在两个基准上复现分数明显低于发表数值。面对审稿人可能质疑复现准确性的风险,作者计划同时列出两组数据并明确标注配置差异。文章探讨了如何通过保留原始代码、多种子实验及匹配其他基准结果来增强复现的可信度,并询问是否应在正文或附录中展示对比表格。
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