研究における評価実験で重要な7つのこと - Qiitaはじめに 自身の研究を論文としてまとめる際には、自分の提案手法の有効性を、理論的な説明だけではなく実験的にも示す必要があります。トップカンファレンスにおいては評価実験は網羅的で隙がないことが前提となり、中堅カンファレンスでは評価実験をしっかりしていれば大体通るという印象があります。 本ポエムでは、卒業研究の季節に向けて、評価実験において個人的に重要だと思っていることを書いていきたいと思います。 突っ込み、改善提案、最後のTIPSの拡充等、大歓迎です。 前提 コンピュータサイエンス分野を想定としています。また、筆者の専門はコンピュータビジョンであるため、ピュアな機械学習に関する研究等では当てはまらない内容もあると思います。 また、ある程度確立された問題設定下での研究を想定しています。研究自体が全く新しい問題設定を行っているケースでは、ベースラインとなる手法自体も自分で考えないといけないなど、
