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…
写一写自己的一些想法吧，目前我正在做多目标领域的一些事情，也遇到了复现论文的一些问题，我认为有以下几点需要注意的地方。复现算法的前提是能理解算法，这需要对提出算法的论文本身有深入的理解，理解作者提出这个算法要解决什么问题，相比之前的同领域算法有什么改进，为什么...
【论文代码复现2】Clusteredsamplingbasedonsamplesizebit_100:复现了，忘记发了。这周末发pintools的简单使用qq_41663529:学长你好，学习了，嘻嘻【论文代码复现2】Clusteredsamplingbasedonsamplesizebaba233:博主您好，能不能请问您
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。
吴恩达老师曾经说过，看一篇论文的关键，是复现作者的算法。然而，很多论文根本就复现不了，这是为什么呢？一、数据关系因为作者使用的数据比较私密，一般人拿不到，这种情况下，即使作者提供了源代码，但是读者却拿不到数据，也就没法复现算法。
选自arXiv作者：MelroseRoderick等机器之心编译论文的复现一直是很多研究者和开发者关注的重点，近日有研究者详细论述了他们在复现深度Q网络所踩过的坑与训练技巧。本论文不仅重点标注了实现过程中的终止条件和优化算法等关键点，同时还讨论了实现的性能改进方案。
作为一个在复现论文中踩坑无数，好不容易走出来的人，简单说一下我的看法。例子1：我是活体检测落地的，老师当时跟我说，旷视能做出来，你应该也可以做个差不多的吧（微笑）。然后我就开始的漫长的算法复现道路。后来很久以后发现了两件事。
首先呢，我会尽可能地按照论文里面的模型参数进行复现，论文里面说的什么我就写什么。但是由于我本人还是个小白，对于有些算法（比如什么拟牛顿法什么的）实在是有点苦手，而且CNN也基本上就只使用一阶的优化方法，所以有些我感觉没…
经典论文复现|基于深度卷积网络的图像超分辨率算法.笔者本次选择复现的是汤晓鸥教授和何恺明团队发表于2015年的经典论文——SRCNN。.超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和...
前言：网上关于使用pytorch复现SRCNN的文章和代码已经多如牛毛，为什么我还要写这篇文章呢？这是因为在我一开始学习超分辨率网络时，发现网上的代码并没有严格按照论文中的表述进行复现，对数据的处理和评价指标P…