当前位置：学术参考网 > 复现论文代码要一样吗
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…
机器学习潜规则，很久没有放代码并没有人复现成功的，多半用了什么trick，很难复现，对小白来说更难。.给你开源的代码，两天时间你也不一定能装好环境解决坑跑完实验拿到结果。.你想象的复现过程:复现完了，跑一下实验，发现哇塞原来论文的结论这么...
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
深度学习论文的复现一直是一个比较耗时的事情（感谢那些发paper带code的作者!）。与此同时，由于一些作者的编程习惯不太好（比如不写文档，不写注释），让阅读代码的速度也慢上不少。如果各位的代码能力不强，读起…
你是否曾经尝试实现一篇论文，结果发现一行这样的话："Westartfrom[Smithetal.2020]"，然后又发现，[Smithetal.2020]实际上是一串论文工作中的最新论文，这一串论文又是由一名博士生完成的五年工作，包含着大量未公开的代码？
论文本身就应该包含足够多的细节，这样其他人才能了解如何复现。分享代码可以让他人轻松地复现，但如果论文作者不愿分享的话，则需要在方法部分提供更多的细节，这样读者才能自行复现。决定是否分享代码是研究者的自由，别人无权干涉。
复现论文实验一直是一大难题，或者说复现实验达到论文中精度是一大难题。绝大部分时候我们很难复现到媲美原文的精度，这很大原因是神经网络的参数众多，优化技巧众多，参数初始化等一些列问题，一般论文中对不会对小细节的处理进行描述或者他们有着一些不为人知的“trick”，所以我们...
理想的论文什么样？1.效果可以复现，论文里每一个实验逻辑都很通畅，论文所有实验形成的逻辑链完备，使用公开数据集，效果和论文基本一致。能够达到这种的一般是领域内的大佬，比如陈天奇、何恺明。2.使用公开数据，公开代码，论文细节清楚，能复现
过去几年发表的AI顶会论文提出的400种算法中，公开算法代码的只占6%，只有三分之一分享了测试数据，只有一半分享“伪代码”。这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。科学家们正在通过“可复现性挑战”鼓励复…
按这个意见，需要提供源代码吗？.之前投了ieeeSPL，被拒了，准备改后重投。.其中一个审稿人是给了肯定的意见，他给了一段肯定的评论之后，空了一行，写了下面的话：.Iwillrecommendyourpaperforpublicationontheconditionthatyourpostyourcode(inawelldocumentedform)on...
但由于各项研究的本质各不相同,所以这类问题需要度地去看待。例如,一篇偏理论的论文其算法可能不是核心,又或者由于研究所用数据涉及所有权问题,因此代码无...
吃透论文里的全部公式推导，有条件的联系作者请教隐藏细节，没条件的慢慢填坑吧……上一篇论文我复现了...
接下来就是疯狂搜索项目代码,并尝试在作者所用的数据集上运行代码。这时,你需要祈祷该项目具备以下要素:运行说明(README.md)、代码、参数、数据集、数据集路径、软件环境、所需依赖...
获取论文复现代码,全部135+篇论文复现讲解视频,加up主论文复现学习群,可添加微信:deepshare0102,备注:轻量化【深度学习论文复现·CV·轻量化网络】Mobilenet0基础小白推荐如下学习路径:【基础...
如果深度学习是一种超能力,那么将理论从论文转化为可用的代码就是一种超超能力。为什么要去复现机器学习研究论文?正如我所说的,能够将一篇论文转换成代码绝对是一种超超能力,尤其...
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...
论文代码快速复现点击上方,选择星标或置顶,不定期资源大放送!Follow小博主,每天更新前沿干货导读:今天给大家推荐一款论文代码Chrome神器,这款插件叫做Find...
当我们第一次进入机器学习领域时，通常会花费了大量时间阅读论文并尝试实现它们。会试图运行作者的代码。对于感兴趣的概念，还可能会键入代码并注释它们，以更好地理解。但是当复现...
最近实习中...老板让复现一篇论文的代码,我吭哧吭哧做了前后快10天,才算是做出来个样子出来,感觉很丢人,想问问各位牛油复现一篇代码通常要多久呢?论文(1)(0)分享回...
论文复现代码:aistudio.baidu/#/projectdetail/23600GAN生成对抗网络(GenerativeAdversarialNets)是一类新兴的生成模型,由两部分组成:一部分...