当前位置：学术参考网 > 复现论文要把数据集放哪
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神奇。实际的复现过程:先复现一个模块，发现卧槽怎么这么简单的一个模块会出现这么意想不到的结果，看看哪里错了。又复现一个模块，又发现掉进一个坑里，赶紧解决。
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…
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
小白的经典CNN复现（三）：AlexNet锵锵——本系列的第三弹AlexNet终于是来啦(≧∀≦)，到了这里，我们的CNN的结构就基本上和现在我们经常使用或者接触的一些基本结构差不多了，并且从这一个
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...
数十篇推荐系统论文被批无法复现：源码、数据集均缺失，性能难达预期.【导读】来自意大利米兰理工大学的Maurizio团队近日发表了一篇极具批判性的文章，剑指推荐系统领域的其他数十篇论文，指出这些论文中基于深度学习的推荐算法大部分都存在不同程度...
论文代码是否应该公开已是争论已久的问题，有从业者呼吁通过代码提交减少当下各类论文中的「水分」，也有研发人员表示「代码提交」类问题得因「研究」而异。不过单从我们最关心的各类顶会而言，似乎可以简单从三个…
小Tips||如何提取论文中的高清图片？我们平时在做各种汇报的时候，经常会引用各种图表，部分文章会单独提供图表作为补充材料，而大多数文章会把图放在原文中，我们在提取的时候，多采用截屏的方式，清晰度往往会比较低，不仅影响观感，还有可能被（导师）骂。
所谓论文复现，是指研究人员重现某篇论文的结果。如果想把一篇论文的算法落地，肯定要去复现；如果一个新点子是在某篇论文基础上做改进，也需要先复现论文；如果想把一个新算法与某论文的算法做对比，也要把论文复现之。
前言：离上一次写博文已经快半年了，这半年我主要在忙两件事，一个是组里的企业项目，一个是我的第一篇学术论文。时间飞逝，转眼半年过去，从项目中诞生的一个想法最终转换成了我的第一篇学术论文，成功被AAAI接收，这对于刚刚开始博士生涯的我是莫大的鼓励。
复现时在制作数据集放进网络时遇到了问题,里面需要单线圈数据和多线圈数据,作者说自己制作数据集只需确保k0.shape和csm.shape=(…显示全部关注者1被浏览27关...
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...
这引发了网友对这种做法是对是错、学术会议同行评审是否应该把论文复现作为重要考量因素等的激烈讨论。原帖主要内容是:谷歌曾在ACL2018上发表了一篇数据集论文《ConceptualCap...
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:Word2vecWord2vec是自然语言处理领域最著名的模型之一,它通过词预测词的方式不仅能够生成更...
来自意大利米兰理工大学的Maurizio团队近日发表了一篇极具批判性的文章，剑指推荐系统领域的其他数十篇论文，指出这些论文中基于深度学习的推荐算法大部分都存在不同程度的数据集...
GoogleAI发数据集论文、办挑战赛却拒绝开放数据集?结果被怼了……近日,有网友在reddit上提出GoogleAI拒绝公开ConceptualCaptions数据集(相关论文发表...
来自意大利米兰理工大学的Maurizio团队近日发表了一篇极具批判性的文章,剑指推荐系统领域的其他数十篇论文,指出这些论文中基于深度学习的推荐算法大部分都存在不同程度的数据集缺...
所以说可能寒假这段时间我在复现论文的时候就不拿论文提到的数据集来跑了,结果分析自然也就先放一放,主要是带着各位小伙伴们看一下论文的思路以及模型的具体结构...
所以说可能寒假这段时间我在复现论文的时候就不拿论文提到的数据集来跑了,结果分析自然也就先放一放,主要是带着各位小伙伴们看一下论文的思路以及模型的具体结构...
所以说可能寒假这段时间我在复现论文的时候就不拿论文提到的数据集来跑了,结果分析自然也就先放一放,主要是带着各位小伙伴们看一下论文的思路以及模型的具体结构...