文件名称:
Quantifying-Independently-Reproducible-ML-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-13
详细说明：量化独立可再现机器学习研究的一步
是什么使纸张独立地可复制？ 关于可复制性的争论围绕直觉或假设，但缺乏实证结果。 我们的领域专注于发布代码，这很重要，但不足以确定重复性。 我们朝着量化答案的第一步迈出了第一步，即手动尝试实施1984年至2017年发表的255篇论文，记录每篇论文的特征，并对结果进行统计分析。 对于每篇论文，我们都不会查看作者的代码（如果发布的话），以防止偏向于代码和论文之间的差异。
该存储库托管了一份详细介绍该练习的论文副本，以及该研究产生的原始数据的匿名版本。 数据是匿名的，因为这种努力不应被视为有关任何论文明显缺乏复制的权威性陈述。 我们明确希望避免任何可察觉的“命名和伪造”。
我在这项工作中的目标是使对话向前发展，以量化我们社区对可重复性研究的努力。 本文的内容可能无法完全评估可能从数据中得出的所有见解，因此仍需进行大量工作来改进协议，数据和地址偏差。
引文
如果
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