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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...
可以在论文中申明你的结果来自于你的复现，如果使用的是原作者提供的代码，还能一锤定音，不然还是可能被审稿人diss，谁也不知道原作者在他代码里用了什么trick，可能你没用，没达到效果就是真的不行.发布于2020-10-29.继续浏览内容.
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”，所以我们很多时候我们达不到他们的实验效果。.
有复现成功的同学，方便请教一下如果调参的话主要是调整哪些参数吗？另外，数据集是否需要额外的一些处理呢？目前使用的数据集来源：re...
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。
普通研究者没有那么强大的硬件资源，估计达不到他们的1%的算力，根本无法复现算法。三、数据划分和训练方式有些论文公开了代码，也公开了数据，但是论文里没有提到数据划分问题，数据如果比较少的话，不同的划分会导致结果不同。四、众所周知的原因
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…
CVPR论文经不起复现推敲？.是学术会议水了还是我飘了.机器之心报道。.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」的网友就对CVPR2018的一篇...
前言EfficientDet论文自去年放到arXiv上就备受人们关注，但一直没人能复现它的结果，直到3月份release代码，才让人们知道其中实现的细节。我在复现EfficientDet的过程中可以说是踩坑无数，看了官方release的代码，才发现里面充满了…
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...
可以在论文中申明你的结果来自于你的复现,如果使用的是原作者提供的代码,还能一锤定音,不然还是可能被审稿人diss,谁也不知道原作者在他代码里用了什么trick,可...
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...
作者称这种做法表现良好，但我的复现结果并不理想，因此我决定对其进行测试。作者提供了他们用的代码，但是经过仔细检查，我发现他们的测试准确率计算有误，导致得出的所有结果无效...
而对于机器学习的研究来说,由于各种超参数对结果影响很大,并且论文里不太可能把所有实现的细节都说清楚,公布代码就成了保证复现的重要途径。但是,如果代码开源了,复现论文的时候却...
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...
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...
简介ResNet系列模型是在2015年提出的,一举在ILSVRC2015比赛,也就是著名的ImageNet图像分类挑战赛中取得冠军,因此ResNet的作者摘得CVPR2016最佳论文奖,其中resne...
在此案例中,进行复现的研究员如此说道:我们复现的模型准确率与原论文相差不到0.5%,这证明了它在分类任务中的表现是很不错的。当我们将模型应用到语义分割中时,发...
我在复现这篇论文模型的时候一直都达不到论文中的结果,反复看了一下,最后是注意到论文在attentionpooling合并前对bottom-upattention的featuremap先做了一个softmax,这个softmax...
(3)我在复现这篇论文模型的时候一直都达不到论文中的结果,反复看了一下,最后是注意到论文在attentionpooling合并前对bottom-upattention的featuremap先做了一个softmax,这...