In the early 2010s, a crisis of reproducibility rocked the field of psychology. Following a period of reflection, the field has responded with radical reform of its scientific practices. More recently, similar questions about the reproducibility of machine learning research have also come to the fore. In this short paper, we present select ideas from psychology's reformation, translating them into relevance for a machine learning audience.


翻译:在2010年代初期,再生危机震撼了心理学领域。经过一段时间的反思后,这个领域以对其科学实践的彻底改革作为回应。最近,关于机器学习研究再生的类似问题也浮现到前列。在本短文中,我们从心理学的改造中选取了一些想法,将其转化为与机器学习受众的相关性。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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