編數(shù)據(jù)被審稿人發(fā)現(xiàn)了（編數(shù)據(jù)被審稿人發(fā)現(xiàn)了后果）

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本文目錄:

• 研究生論文數(shù)據(jù)**會被發(fā)現(xiàn)嗎
• 工科期刊論文數(shù)據(jù)修改會被發(fā)現(xiàn)嗎

研究生論文數(shù)據(jù)**會被發(fā)現(xiàn)嗎

研究生論文數(shù)據(jù)**會被發(fā)現(xiàn)如下：

**被查出來的大都是生物，材料之類的領(lǐng)域，然而計算機(jī)（特指深度學(xué)習(xí)）才是重災(zāi)區(qū)，**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值。所以除了廉價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，所有人都知道是個指數(shù)曲線，你搞個新的剪枝條件，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**了。數(shù)據(jù)集精選到位，想法再爛幾百個實(shí)驗(yàn)里只要能挑出一個能看的，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。畢竟就是個人肉Architecture Search，隨便找個domain畫個圖，編個比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**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。

工科期刊論文數(shù)據(jù)修改會被發(fā)現(xiàn)嗎

如果是論文原始數(shù)據(jù)的話，那么進(jìn)行一定的調(diào)整可能很難被人發(fā)現(xiàn)，但是這也屬于學(xué)術(shù)不端行為的一種，千萬不要輕易的去這么做。
而且有些數(shù)據(jù)改的不好，很容易被有經(jīng)驗(yàn)的審稿人發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致受到處分或被撤稿，影響你論文正常發(fā)表和正常畢業(yè)。
論文數(shù)據(jù)有所修改
不能看得出來
。論文中的數(shù)據(jù)都是你自己收集并且經(jīng)過自己處理加工過得數(shù)據(jù)，有一些臟數(shù)據(jù)或者不可用數(shù)據(jù)需要進(jìn)行對應(yīng)的刪除，調(diào)整和補(bǔ)充。這樣的數(shù)據(jù)別人根本看不出來，而且是合理的數(shù)據(jù)調(diào)整。但是為了結(jié)果好看而調(diào)整的數(shù)據(jù)是不允許的。
不能看出來，因?yàn)檎撐臄?shù)據(jù)進(jìn)行修改是需要進(jìn)行計算過程中才能看出來的，所以一般是看不出來。

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