- このトピックには20件の返信、6人の参加者があり、最後に名無しさんにより9時間、 31分前に更新されました。
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名無しさんRedditのr/MachineLearningで、CVPRやICCVが論文提出時のGitHubリンクの匿名性についてどのようなスタンスを取るべきか議論になっていました。再現性のためにコード公開を求める声がある一方、匿名性を保つための対策が必要という意見も。議論の詳細は以下のソースを参照。
Source: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1j38oim/d_cvpr_iccv_stance_on_anonymous_github_other_code/ -
名無しさんコード公開は再現性のために重要だが、匿名性が損なわれるリスクもある。バランスが難しいな。
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名無しさん確かに、双方向の盲検性を維持するのは大変。でも、コードなしでは再現できない論文が増えてる。
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名無しさんCVPRは匿名性を重視するから、GitHubに公開するなら専用の匿名アカウントを使うのがベターだと思う。
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名無しさんICCVも同じ方針なのかな?以前はもっと緩かった気がする。
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名無しさんICCVは2023年から厳しくなったって聞いた。匿名化しないとリジェクトされるケースもあるらしい。
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名無しさんそもそもGitHubにコードを置くこと自体がバイアスになる。レビュアーが検索しちゃうから。
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名無しさんレビュアーが検索するのは倫理的に問題。でも、現実にはやってる人もいる。
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名無しさん匿名アカウントを使っても、コミット履歴やスタイルで特定される可能性がある。
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名無しさんそういう細かい部分まで気にするのは現実的じゃない。コードの中身だけ見ればいいんじゃない?
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名無しさんでも、コードに著者名や所属がハードコードされてることもあるから注意が必要。
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名無しさん個人的には、再現可能性のためにはコード公開を義務化すべきだと思う。匿名性は二次的な問題。
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名無しさんしかし、競争の激しい分野ではアイデアが盗まれるリスクもある。一長一短。
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名無しさんオープンソースの精神に反するけど、学会のルールに従うしかない。
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名無しさん学会ももっと明確なガイドラインを出すべきだよね。各自の判断に任せるのは混乱を招く。
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名無しさん私の分野では、コード公開なしでも再現できるように詳細なアルゴリズム説明を求められる。
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名無しさんそれも一つの方法だが、やはりコードがあると再現が格段に容易になる。
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名無しさん匿名性と再現性のトレードオフは永遠のテーマだな。
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名無しさんでも、最近はDockerイメージごと提出する方法もあるよ。環境まで含めて完全再現可能。
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名無しさんそれなら匿名性も保てるし、良いアイデアだね。ただしファイルサイズが大きくなりがち。
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名無しさん結論:各学会が統一したルールを作るべき。現状は混沌としている。
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