科研迷雾：读研以来，我发现的科研界“怪象”

本文主要是介绍科研迷雾：读研以来，我发现的科研界“怪象”，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1 引言

随着读论文和做实验的增多，我发现了sci的很多猫腻经不起细细推敲，原来科研并不如我想象的神圣，还不如工业界来的实在，因为在工业界做项目出现问题，客户是验收不了不给付钱的。所以论文只是一个玩具。

2 常见的科研怪象

2.1 训练集充当测试集

这是一个非常严重的问题。按照科学的方法论，训练集和测试集应当是完全分开的，以便于评估模型的泛化能力。然而，有些研究为了提高自己的模型在某些指标上的表现，却使用训练集来测试，这相当于作弊。这种行为不仅违背了科学的原则，也使得模型的真实性能无法得到验证。

2.2 源码不公开或不可运行

开源是推动科研进步的重要力量，它可以促进知识的共享和交流，也可以方便后来者复现和改进模型。但是，有些研究者出于各种原因（如学术压力或商业考虑或者大家都懂。。。）不愿意公开源码。更糟糕的是，有些公开的源码由于缺少必要的文件或说明，无法运行，给后来者带来极大困扰。

2.3 故意压低对比模型的性能

为了使自己的模型看起来更优秀，一些研究者在实验对比时故意选择不合适的参数或数据集，使对比模型的性能下降。这种行为不仅误导读者，也阻碍了整个领域的进步。

结语

我群里面的一位博士说：sci也只是博士们皇帝的新衣！
我等普通人认真就输了，不必较真！

这篇关于科研迷雾：读研以来，我发现的科研界“怪象”的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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