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來源丨機器之心

編輯丨極市平臺

極市導讀

近日，機器學習資源網站 PapersWithCode 上線了一項新功能，對于其舉辦的論文復現挑戰(zhàn)賽 RC2020 中提交的一些論文，它們將提供詳細的復現報告。這是 ML 社區(qū)重視「研究論文可復現性」的新信號。 >>加入極市CV技術交流群，走在計算機視覺的最前沿

現在，越來越多的機器學習（ML）研究者選擇在論文發(fā)表時同步公開自己的代碼，像 arXiv 這樣的論文預印本平臺也選擇與機器學習資源網站 Papers with Code 合作，支持研究者在 arXiv 頁面上添加代碼鏈接。ICML、ICLR、NeurIPS 等一些頂會也要求投稿人在提交論文的時候附上代碼，以供審稿人測試，確保其研究結果的可復現性。

但這一切仍然不代表論文復現變得容易了。前段時間，Reddit 用戶「ContributionSecure14」在花費長時間復現一篇論文失敗后，產生了專門列出無法復現論文清單的想法。他創(chuàng)建了一個名為「Papers Without Code」的 ML 研究反饋平臺，專門掛出那些大家都無法復現的論文研究。

如果提交內容有效，則 Papers Without Code 方面將與該論文原作者聯系，并要求其澄清或公布實現細節(jié)。論文成功復現后，可以在 PapersWithCode 或 GitHub 上發(fā)布，供其他研究人員參考。如果作者未及時答復，該論文將被添加到「不可復現的機器學習論文列表」中，公開處刑。

目前，該網站上掛出了 19 篇論文，詳細列出了標題、鏈接、提交原因以及解決與否，可以看到有 8 篇論文顯示「已被解決」。

但應看到，該網站創(chuàng)建數月以來，也僅僅提交了 19 篇論文，對于提升機器學習社區(qū)可復現方面遠遠不夠。

近日，ML 領域著名的論文和代碼資源網站 PapersWithCode 終于向「有代碼也復現不了」這一老大難問題下手了，宣布其上線了新功能：論文可以鏈接到復現報告了！這是 ML 社區(qū)重視研究論文可復現性的新信號。

PapersWithCode：論文終于有復現報告了

PapersWithCode 以 ICML 2020 論文《Training Binary Neural Networks using the Bayesian Learning Rule》為例展示「論文復現報告」這項新功能。可以看到，PapersWithCode 在論文下方提供了復現報告，包括提交日期和報告摘要。

大家或者注意到了這份復現報告的提交者為「RC 2020」，這是 PapersWithCode 組織的一項 ML 頂會論文復現挑戰(zhàn)賽。這項賽事的目的是鼓勵可靠且可復現研究成果的發(fā)表和分享，ML 社區(qū)的成員可以選擇頂會接收的論文來嘗試復現。

所有的復現報告都將通過 OpenReview 進行同行評審，并顯示在 PapersWithCode 網站原始論文的下方。在每年的復現挑戰(zhàn)賽中，一批在「洞見性、正確性、邏輯清晰」等方面表現優(yōu)秀的論文會發(fā)表在 ReScience C 期刊上。

與其他傳統(tǒng)科學期刊截然不同，ReScience C 可以說是一個 GitHub 項目，提供了關于計算研究的每個新實現以及評審、解釋和測試。PapersWithCode 的示例論文《Training Binary Neural Networks using the Bayesian Learning Rule》就發(fā)表在了該期刊上。目前，OpenReview 列出了所有在 RC 2020 挑戰(zhàn)賽中被 ReScience C 接收的論文列表。