再说论文复现，我认为是必要的。当然目前浮躁的背景下，不少人认为代码都是公开的，在前人基础上修修改改即可。但前提是你要全盘吃下前人的代码。复现的目的不仅仅是复现而已，更重要的是了解领域里的一些通用技巧（trick）以及学习代码的架构。
目前正在复现一篇paper的代码，工作还没有完成，这里作为自己的经验总结。首先必须得说，复现他人的程序实在是迫不得已的事情。要么源码无法要到，要么就是不符合自己的编程习惯或者输入输出不能够对应得上。通过p…
本篇博客讲解CMT模型并给出从0-1复现的过程以及实验结果，由于论文的细节并没有给出来，所以最后的复现和paper的精度有一点差异，等作者release代码后，我会详细的校对我自己的code，找找原因。.1.出发点.Transformers与现有的卷积神经网络（CNN）在性能和计算...
1、对评审非常不友好。.某些论文作者中只给伪代码，但是用伪代码去复现论文的结果是很困难的。.因为对于深度学习来说，每个细微的参数都很重要，一点差别就可能导致结果无法复现。.而开放代码更容易让你的论文通过评审。.从2019年开始，ICML增加了...
预测复现代码的未来用途完全或部分解决算法的可用库算法复现正确得选择精度归档编程过程在代码中添加对论文的引用避免使用数学符号命名变量第一遍不做优化计划创建一个API?调试将结果与其他复现进行比较与读过该论文的人交谈将变量形象化
开放代码对作者有好处吗？对读者有好处吗？上周，图灵奖得主YannLeCun公开质疑谷歌大脑的论文无法复现，引起了社区热议。Lecun表示，即使是NLP的一些顶级研究人员也无法复现谷歌大脑的语言模型Transformer-XL所得到的结果。
Nature：压榨学生，论资排辈，现行论文作者制度已死.对于在读博士而言，论文数量经常是检验能否毕业的标准之一，但层出不穷的论文「挂名」、「造假」情况经常会冲击一些学者，甚至学科的名誉，并为年轻研究人员带来巨大压力。.而有了贡献却没有署名的...
WhySelf-Attention（一般论文没有这一节）Training（复现时重点看）Results（复现时重点看）ConclusionReferencesAppendix阅读方法：1.快速了解文章大意·Abstract·ModelArchitecture2.复现论文·Abstract·ModelArchitecture3.分析·WhySelf
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...
最近，在Reddit上一个较真的网友就对CVPR2018的一篇大会接收论文进行复现，发现了其中的问题。此贴在Reddit上引发了众人的热烈讨论，其中包括对学术会议同行评审机制的审视。在PNN的所有层级使用均匀噪声，测试准确度为72.6%。在PNN除第一层外的所有层使用噪声掩码，测试准确度…
另外有许多诸如职业升迁、公德公益、传道解惑、社会声望等等好处。
实践心得:从读论文到复现到为开源贡献代码摘要:本文讲述了从在fast.ai库中读论文,到根据论文复制实验并做出改进,并将改进后的开源代码放入fast.ai库中。介绍去年我发现MOOC网上...
机器之心报道机器之心编辑部很多人工智能学者都在抱怨目前的AI顶级会议接收论文数量大幅膨胀,论文质量也显著下降,其中有一部分经不起复现的推敲。最近,在Reddit上一个「较真」的...
论文中提到加了限制的好处,原始的GAN是最终经过sigmoid输出的神经网络,在靠近真实分布的附近,函数变化平缓,存在梯度消失现象,而使用了限制的WGAN在训练过程可以无差别地提供...
经典论文复现|LSGAN:最小二乘生成对抗网络过去几年发表于各大AI顶会论文提出的400多种算法中,公开算法代码的仅占6%,其中三分之一的论文作者分享了测试...
实践心得:从读论文到复现到为开源贡献代码摘要:本文讲述了从在fast.ai库中读论文,到根据论文复制实验并做出改进,并将改进后的开源代码放入fast.ai库中。介绍...
实践心得:从读论文到复现到为开源贡献代码摘要:本文讲述了从在fast.ai库中读论文,到根据论文复制实验并做出改进,并将改进后的开源代码放入fast.ai库中。介绍去年我发现MOOC网上有大量的Keras和...
导语:论文是否能够被复现,是可以量化分析的。对于每一名研究者来说,复现论文是理解一篇论文的必经之路,然而也是最令人头疼的环节。什么样的论文可以被复现?什么样的论文无法被复现?...
第三.比较模型或者组件的优劣,实验到底怎么做值得深入思考,固定相同Epoch还是直到模型过拟合,无论是为了文章本身,还是为了防止后续研究者灌水扯淡都有好处...
很多人工智能学者都在抱怨目前的AI顶级会议接收论文数量大幅膨胀,论文质量也显著下降,其中有一部分经不起复现的推敲。最近,在Reddit上一个「较真」的网友就...