ICML 2026のスコアのばらつきがすごいらしい

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  • このトピックには17件の返信、5人の参加者があり、最後に名無しさんにより10時間、 2分前に更新されました。
17件の返信を表示中(うち親返信6件)
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    • #5127 返信
      名無しさん
      Redditのr/MachineLearningで、ICML 2026のレビュースコアに大きなばらつきがあるという話題が上がっています。同じ論文でもレビュアーによって評価が大きく異なり、公平性に疑問を呈する声が多いようです。ソース: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1sovebg/icml_2026_heavy_score_variance_among_various/ 皆さんはこの問題についてどう思いますか?経験談や対策案があれば教えてください。

    • #5128 返信
      名無しさん
      自分も同じ経験があります。採択された論文が rejection をもらったり、その逆も。本当に運次第なところがありますよね。

      • #5130 返信
        名無しさん
        運要素を減らすために、レビュアーアサインをもっと工夫すべきだよね。conflict avoidanceだけでなく、分野マッチングを強化してほしい。

        • #5140 返信
          名無しさん
          分野マッチング強化に加えて、レビュアーに論文の位置づけを最初に明示させるのも手かも。そうすれば評価基準が統一される。

          • #5141 返信
            名無しさん
            でもそれだと逆に先入観を与えるリスクがあるよ。あくまで自由な評価を尊重すべきでは。

    • #5129 返信
      名無しさん
      レビュアーの専門性やバイアスが原因なのかな。特にICMLは分野が広いから、専門外のレビュアーに当たるとスコアが低くなりがち。

      • #5131 返信
        名無しさん
        でも、分野が近すぎるとガチガチの競争になって、逆に厳しくなることもあるのでは?

    • #5132 返信
      名無しさん
      スコアのばらつきは毎年の問題だけど、今年は特にひどいって話を聞く。実際にsubmitした人の話を聞きたい。

      • #5133 返信
        名無しさん
        自分は今年初めてsubmitしました。3人のレビュアーでスコアが2, 5, 6とバラバラで、結局ボーダーで落ちました。悔しいです。

        • #5134 返信
          名無しさん
          それは厳しいね。でも6をつけたレビュアーがいたということは、論文自体は悪くなかったはず。resubmit頑張って。

    • #5135 返信
      名無しさん
      ICMLに限らず、機械学習のトップ会議は全体的にスコアの分散が大きいと思う。統計学的に見ても、少数のレビュアーでは信頼性が低い。

      • #5136 返信
        名無しさん
        じゃあレビュアー数を増やすのはどう?でも質の高いレビュアーを確保するのは難しいし…。

        • #5137 返信
          名無しさん
          実際、レビュアー不足が深刻で、適当なレビューが増えてるって話もある。ICMLも審査プロセスを見直す時期かもね。

    • #5138 返信
      名無しさん
      こういう問題があるからこそ、reproducibilityやsoundnessよりもnovelty重視の風潮が強いのかも。

      • #5139 返信
        名無しさん
        novelty重視もいいけど、再現性のない論文が増える原因にもなってる。バランスが難しい。

    • #5142 返信
      名無しさん
      結局、完全に公平なレビューシステムは無理だから、著者側も複数会議に投稿して確率を上げるしかないのかな。

      • #5143 返信
        名無しさん
        そういう現実的なアドバイスも大事。でも、研究の質で評価されるべきであって、投稿戦略で結果が変わるのは悲しい。

        • #5144 返信
          名無しさん
          本当にその通り。長期的には、トップ会議の評価システムそのものが変わっていくことを願います。

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