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論文外審被發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)造假（論文外審被發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)造假怎么處理）

發(fā)布時(shí)間：2023-06-12 21:19:12 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 69

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于論文外審被發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)造假的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

論文造假有什么后果
審稿人說論文數(shù)據(jù)造假為什么還是讓修改
研究生論文數(shù)據(jù)造假會被發(fā)現(xiàn)嗎
論文數(shù)據(jù)造假能看出來嗎

論文外審被發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)造假（論文外審被發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)造假怎么處理）

論文造假有什么后果

論文造假，有什么后果？論文造假被發(fā)現(xiàn)了，肯定是后果很嚴(yán)重的了。你首先你的這個(gè)論文答辯過不了的，或者是這個(gè)論文要追究一些責(zé)任的，但是也有些他不會追究你的責(zé)任。

審稿人說論文數(shù)據(jù)造假為什么還是讓修改

論文不合格。審稿人會對論文做出評審和建議，審稿人說論文數(shù)據(jù)造假但還是讓修改是因?yàn)檎撐牟缓细瘢瑢徃迦讼朐俳o論文作者一個(gè)機(jī)會。

論文外審被發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)造假（論文外審被發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)造假怎么處理）

研究生論文數(shù)據(jù)造假會被發(fā)現(xiàn)嗎

研究生論文數(shù)據(jù)造假會被發(fā)現(xiàn)如下：

造假被查出來的大都是生物，材料之類的領(lǐng)域，然而計(jì)算機(jī)（特指深度學(xué)習(xí)）才是重災(zāi)區(qū)，造假容易復(fù)現(xiàn)困難隨機(jī)性強(qiáng)，別說二流論文，頂會論文都沒有參考價(jià)值。所以除了廉價(jià)勞動力夠多的大研究室，其他人論文的數(shù)量基本取決于不要臉的程度。這也是我再也不想碰ML領(lǐng)域會議的原因。

比如組合優(yōu)化的性能曲線，所有人都知道是個(gè)指數(shù)曲線，你搞個(gè)新的剪枝條件，水一點(diǎn)咱不求正確解，畢竟大部分應(yīng)用下并不需要正確解，切掉1%的解換來50%的速度是很合理的思想。什么性能改進(jìn)不夠大？5次實(shí)驗(yàn)最好的跟最壞的比啊，還不行用C+SIMD寫的跟Java的比啊，再不行說實(shí)話你隨便編個(gè)數(shù)也沒人看得出來，畢竟理論上行得通，行不通那是他程序?qū)懙牟缓谩?br/>

要說上面想法畢竟真的，頂多偷懶不想做實(shí)驗(yàn)，到了ML領(lǐng)域之后那就是明明白白的造假了。數(shù)據(jù)集精選到位，想法再爛幾百個(gè)實(shí)驗(yàn)里只要能挑出一個(gè)能看的，那就是頂會苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint審稿人怎么知道哪個(gè)項(xiàng)work？

再進(jìn)一步，古典ML還要你寫程序做實(shí)驗(yàn)，到了DL里這些全都可以省了，完全可以畫圖編數(shù)據(jù)發(fā)頂會一步到位。畢竟就是個(gè)人肉Architecture Search，隨便找個(gè)domain畫個(gè)圖，編個(gè)比SOTA高一點(diǎn)的精度，一篇論文就誕生了。需要公開數(shù)據(jù)集和代碼？某國際大廠研究院實(shí)習(xí)生發(fā)的頂會論文也帶代碼，

最近有些研究都開始明目張膽的把validation dataset的distribution當(dāng)制約條件，甚至直接sample數(shù)據(jù)進(jìn)train loop，好家伙演都不演騎頭上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升為novel approach了，就別提被發(fā)現(xiàn)了，那是偉大的研究懂不懂。

論文數(shù)據(jù)造假能看出來嗎

論文數(shù)據(jù)造假能看出來。

畢業(yè)論文核查的是你的論文與數(shù)據(jù)庫中其他論文文字重復(fù)的比例，通常不會審查數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

即使是外審，那么被查出數(shù)據(jù)造假概率也并不大，因?yàn)槊總€(gè)領(lǐng)域的研究論文區(qū)別是很大的，就是審稿人也很難挨個(gè)核實(shí)數(shù)據(jù)的真實(shí)性。不過，最好也不要這么做，會涉嫌學(xué)術(shù)不端，被發(fā)現(xiàn)了后果還是很嚴(yán)重的。

在造假的基礎(chǔ)上得出的研究數(shù)據(jù)，無論有多合理、多縝密，都免不了被發(fā)現(xiàn)的命運(yùn)。

當(dāng)然，這種級別的學(xué)術(shù)不端是非常難以察覺的，就算被發(fā)現(xiàn)后舍恩聲稱自己計(jì)算失誤也可以蒙混過關(guān)，外界很難認(rèn)定他有嚴(yán)重的主觀捏造行為。但從這時(shí)開始，這些不好的數(shù)據(jù)處理習(xí)慣就已經(jīng)為以后更嚴(yán)重的學(xué)術(shù)欺詐行為埋下了禍端。

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