機械学習論文のレビュースコア、どのくらい必要？

[名無しさん]

Reddit r/MachineLearning で、機械学習論文のレビュースコアについての議論がありました。例えばNeurIPSやICMLでは平均スコアがどのくらいだと採択されるのか、という話題です。ソース：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1kq5cl4/d_what_review_scores_are_typically_required_for_a/ ここで皆さんの経験や意見を聞かせてください。

[名無しさん]

トップカンファレンスなら平均5点は最低限必要だと思う。

[名無しさん]

5点って強いaccept？それともweak accept？

[名無しさん]

強いacceptは6点とかだよね。5点だとボーダーライン。

[名無しさん]

分野によるよね。CVのトップ会議は高め、NLPは少し緩いと聞く。

[名無しさん]

実際の採択ラインはチェアの判断も大きいから、単純にスコアだけじゃない。

[名無しさん]

そうそう、area chairの裁量で繰り上げ繰り下げがある。

[名無しさん]

自分の論文は平均4.8でリジェクトされた。悔しい。

[名無しさん]

それでも結構いいスコアなのにね。競争が激しすぎる。

[名無しさん]

レビューアのバイアスも関係するから、運の要素もあるよ。

[名無しさん]

ICLRはスコアが公開されるから参考になる。

[名無しさん]

あれは良いね。採択された論文のスコア分布を見ると勉強になる。

[名無しさん]

でも近年は採択率が下がってて、スコアもインフレ気味。

[名無しさん]

そもそもレビュースコアの信頼性ってどうなの？

[名無しさん]

バラツキが大きいから、中央値や調整後スコアを見た方がいいかも。

[名無しさん]

ワークショップならもっと緩いよね。フルペーパーとショートペーパーでも違う。

[名無しさん]

ショートペーパーは採択されやすいけど、競争は変わらん。

[名無しさん]

初めて投稿するんだけど、どのくらいのスコアを目指せばいい？

[名無しさん]

まずは平均5.5以上を目標に。でも分野によるとしか言えない。

[名無しさん]

チュートリアルや過去の採択論文を参考にするのが一番。

[名無しさん]

スコア以外に、再現性や実装の公開も重要視されてる。

[名無しさん]

確かにコードを公開するとレビューアの印象が良くなる。

[名無しさん]

結局、スコアは一つの指標に過ぎない。良い研究を続けることが大事。

[名無しさん]

そう思いたいけど、現実はスコアで合否が決まるからね。

[名無しさん]

でも納得いかない結果でも、諦めずに改善して再投稿するのが普通。

[投稿者]

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