[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
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775(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa5f-m3Y+ [182.251.146.214]) [sage] 2019/12/30(月) 17:47:44.68 ID:8pRHoXtUa(1) AAS
研究報告の本質は再現性の有無を確認してもらうことだ
機械学習分野で言えば都合のいい学習データ、テストデータを使っていて実用上そんな状況あり得ないとか、ハイパーパラメータどう決めたのかとか疑おうと思えばいくらでも疑える点は出てくる
それを払拭する唯一の方法は実際に書いたソースそのものを出すこと
そのソースは最早論文の一部なのだから書いた人にしか分からない滅茶苦茶なものを公開して「公開したのだからこれでいいだろ」などというのはあり得ない
776: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df10-YTym [153.131.102.129]) [] 2019/12/30(月) 17:58:08.77 ID:U5SCa4jH0(1) AAS
>>775
ソースコード出しても他のデータでの
汎化誤差が小さいかどうか判らなくね？
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