NIPS论文遭受全面质疑：论证过程普遍不完整，又何谈对错？

栗 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

现在的机器学习论文，到底是不是经过有效论证的研究成果？

伦敦大学学院 (UCL) 的研究人员，分析了NIPS 2017的中选论文，得出的结果令人失望。

△ 连对错也不配谈？

一大问题就是基线 (Baseline) 严重缺失：

121篇参与评估的论文里，只有55%和现有最前沿算法 (State-of-the-Art) 做了对比；而与没有输入信息、没有经过训练的随机猜测进行了比较的，更是只有9%。

除此之外，NIPS论文的论证中，也大量存在其他问题，比如不标注置信区间。这些问题都会关系到，算法的有效性能不能被证实。

那么，就来仔细观察一下这份评估报告：

几乎全军覆没

研究人员从679篇NIPS 2017论文中，按照下面的标准筛选出了121篇接受评估：

提出了监督/半监督模型的研究，或者把预训练和监督/半监督模型结合在一起的研究。

三个维度

然后，团队确定了评估标准三大项：

一是实验：有没有用真实数据或者合成数据 (Synthetic Data) 去测试算法，最理想是两者兼有。

二是基线：有没有现有最前沿 (State-of-the-Art) 基线，或者随机猜测 (Uninformed) 的基线。

如果缺少前者，就不能得出超越现有算法的结论；缺少后者，就不能说明算法比随机猜测的表现更好。

三是量化对比 (Quantitative Comparison) ：比如从有没有置信区间 (CI) 这一点上，评估对比是否正式 (下图为详细标准) 。

正式对比中，要标明置信区间，或者要有频率论假设检验 (Frequentist Hypothesis Test) 。并且，需要说明是怎样得出的。

如果不经过这些步骤，就不能证明，差异不是由随机波动 (Random Fluctuation) 造成的。

幸存者无几

先看数据，有99%的论文使用了真实数据来测试，有29%用到了合成数据。

基线方面，有91%的论文没有用到随机猜测 (Uninformed) 基线，有55%用了现有最先进 (State-of-the-Art) 算法作为基线。

而关于算法之间的量化对比是否正式，32%的论文标明了置信区间，但同时解释了置信区间如何计算的寥寥无几，被评判为“正式对比”的只有3%。

这样看来，几乎是全盘否定。

该如何解决呢？

研究人员为测试结果总结了一句话：完整的论证过程，在NIPS论文里是罕见的。

团队说，虽然用一届NIPS的发表论文，来概括ML/AI领域所有学术文献的情况，并不是一个非常全面的方法；

但是，NIPS/NeurIPS是领域内的顶会，把这里发表的论文视为高质量研究成果，作为研究样本，也属合理。

如果，机器学习领域的论文普遍存在论证不完整的问题，要怎么解决呢？

理论上不难，研究人员应该在论文里，表明使用某个方法、使用某种基线的理由，写清现有最先进 (State-of-the-Art) 的方法是什么，用合适的量化方法来体现研究的重要性。

可是，实际操作中还会遇到困难：

团队在论文里写到，ML/AI领域，环境比较特殊。众所周知，这个领域的论文发表和审核机制，会鼓励那些宏大的论调，而那些审慎的论点很容易被忽略。

如果机制不改变，这样的状况也很难发生明显的变化。

不过，研究人员也提出，用户 (End Users) 可能会促进情况的改善：

行业和政府部门的决策者，可以向上游领域施加压力，比如从财政上打击那些论证不够有效的研究成果。

论文传送门：
https://arxiv.org/pdf/1812.07519.pdf

— 完 —

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