CVPR rebuttalについての相談

[名無しさん]

Redditのr/MachineLearningでCVPRのリバッタル（反論）についてのスレッドがありました。採点に対する不安や、レビュワーへの効果的な返信方法など、経験者からのアドバイスが求められていました。以下が元スレッドです。https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1qkm7y2/r_advice_regarding_cvpr_rebuttal/

皆さんはリバッタルで気をつけていることはありますか？具体的な成功例や失敗談を共有しましょう。

[名無しさん]

リバッタルは本当に重要ですよね。レビュワーに真摯に答えるのが大事だと思います。

[名無しさん]

そうですね。でも、点数が低すぎるとリバッタルで逆転できる可能性は低いですか？

[名無しさん]

私の経験では、1点差ならリバッタルで上がることはありますが、2点以上だと難しいです。

[名無しさん]

リバッタルで新たな実験結果を入れるべきか迷います。

[名無しさん]

追加実験は効果的だと思います。ただし、簡潔にまとめないと逆効果。

[名無しさん]

でも限られたスペースでどうやって伝えるかが難しい。

[名無しさん]

CVPRはリバッタル期間が短いので、事前準備が大事ですね。

[名無しさん]

先にレビューを予想して、返答を用意しておくといいかも。

[名無しさん]

予想外のコメントにも対応できるように、柔軟性も必要です。

[名無しさん]

リバッタルでレビュワーの誤解を解くのは有効だけど、感情的にならないように。

[名無しさん]

完全に同意。特にアカデミックな場では冷静さが重要。

[名無しさん]

でも、レビュワーが明らかに間違っている場合はどうすれば？

[名無しさん]

その場合は、証拠を添えて丁寧に指摘するのがベスト。

[名無しさん]

CVPRのリバッタルは英文ライティングのスキルも問われる。

[名無しさん]

ネイティブチェックを受けるのも手ですよね。

[名無しさん]

時間がなければ簡単な校正だけでも効果あり。

[名無しさん]

リバッタルを書くときは、他の共著者と分担すると効率的。

[名無しさん]

でも最終的な一貫性は著者全員で確認すべき。

[名無しさん]

私はリバッタルで「実験を追加しました」と言うのが好き。

[名無しさん]

それが逆に「元の実験が不十分」と思われないか心配。

[投稿者]

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