딥러닝 논문 개주작치기 딱좋지 않노?

[익명(39.7)]

이쪽분야는 아니지만 대충만 알고있는데 아무거나 하나 추가하고 파라미터 개주작 치고 어쨌든 성능 좋아짐 ㅇㅈㄹ하면 어캐아노?

[익명(58.123)]

그래서 요즘엔 그렇게내면 칼리젝 주는 탑티어 저널들 조금씩 생기고있음. ieee는 내가 자주 안봐서 모르겠다만 ㅇㅇ;

[익명(39.7)]

그럼 근거를 제시해야함? 근데 이것도 야부리 잘털고 주작치면 모르겠네

[익명(58.123)]

뭐 여기서는 쓰레기 저널이라 할수도있지만 기계공학에서 요즘 꽤 쳐주는 MSSP같은데서는 대놓고 guideline도 제시함. PRL이나 Nature phy.같은곳은 공식적으로 내놓은건 없어도 ML관련 저널개수 현저히 줄어든게 보이고

[익명(58.123)]

https://www.elsevier.com/__data/promis_misc/machine-learning-04180327.pdf

[익명(58.123)]

A common cause for rejection of a paper is that a new classifier, clearly tuned to the problem shown, is compared to an existing algorithm where hyperparameters are set in some suboptimal way so that fairness of the comparison is not evident. 이게 뭐 공공연한 이슈인건 이제 알만한놈들 다 아는거지

[익명(39.7)]

오 아하 ㄱㅅ

[익명(58.123)]

근데 니가 말한대로 아직도 그냥 그저그런 Q1저널 (IF만 높다거나)들은 여전히 씹스캠 양산중이고... 애초에 딥러닝 논문들이 지들끼리 인용하기도 너무 쉬우니;; 그리고 대부분의 연구원들은 탑티어저널에 못내는 경우가 많기때문에 (본인문제이거나, 혹은 correponding author의 PI 파워 부족이거나) 불공평한 처사를 누리고 있는건 맞긴함

[익명(223.39)]

그건 어느분야든 마찬가지아니냐 - dc App

[익명(39.7)]

아닌듯?

[익명(118.235)]

이미 주작 판임 - dc App

[익명(39.7)]

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 뭔ㅋㅋㅋㅋ

[익명(118.235)]

리얼인데 오버피팅 개빡세게해서 실제로 안 돌아사는 거 존나 많음 - dc App

[익명(39.7)]

오버피팅이 학습데이터에서만 잘돌아가는거지?ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 개주작이노 탑저널도 그지랄임?

[익명(118.235)]

학회 - dc App