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再現性がないと困ることもあるんだよね。卒論に添付したコードの結果が合わなくなるとか勘弁。
> 再現性がないと困ることもあるんだよね。> 卒論に添付したコードの結果が合わなくなるとか勘弁。
機械学習の研究で標準関数のrandやrandomを使っている方が問題だと思います
randやrandomの値は乱数の質が悪いことで有名です.たとえば,2次元以上のランダムなベクトルをrand関数で作成すると,ベクトルの分布が偏り,格子状のパターンが出現します.
機械学習の各種定番アルゴリズムでこのような偏った乱数を用いると,正常な動作はまず期待できません.また評価実験データで偏った乱数を用いても,網羅的に事象が列挙できないので,正しい評価実験になりません
機械学習ではrand()は使うべきではなく,もう少しまともな乱数生成器,たとえばメルセンヌ・ツイスタ等を利用したほうが良いと思います
安心しろ。乱数の違いで結果が大きく変わるような論文に大きな価値はない。
線形合同法でもMTでもLDSでも変わらない論文って限られそう。
×××はあります!的な?
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開いた括弧は必ず閉じる -- あるプログラマー
卒論は機械学習だったんだが… (スコア:0)
再現性がないと困ることもあるんだよね。
卒論に添付したコードの結果が合わなくなるとか勘弁。
Re:卒論は機械学習だったんだが… (スコア:2)
> 再現性がないと困ることもあるんだよね。
> 卒論に添付したコードの結果が合わなくなるとか勘弁。
機械学習の研究で
標準関数のrandやrandomを使っている方が問題だと思います
randやrandomの値は乱数の質が悪いことで有名です.たとえば,2次元以上のランダムなベクトルをrand関数で作成すると,ベクトルの分布が偏り,格子状のパターンが出現します.
機械学習の各種定番アルゴリズムでこのような偏った乱数を用いると,正常な動作はまず期待できません.また評価実験データで偏った乱数を用いても,網羅的に事象が列挙できないので,正しい評価実験になりません
機械学習ではrand()は使うべきではなく,もう少しまともな乱数生成器,たとえばメルセンヌ・ツイスタ等を利用したほうが良いと思います
Re: (スコア:0)
安心しろ。
乱数の違いで結果が大きく変わるような論文に大きな価値はない。
Re: (スコア:0)
線形合同法でもMTでもLDSでも変わらない論文って限られそう。
Re: (スコア:0)
×××はあります!
的な?