機械学習の再現性のためのチェックリスト - Qiita概要 深層学習の論文を読んで再現実験を行うときに、あっさりうまくいくこともあるが、全然再現できないことのも多い。ベースラインからほとんど変わらないとか、そもそもこの論文、ベースライン手法のチューニングしてないじゃんとか、いろいろ問題が出てくる。 機械学習分野の論文は再現性が低い、という問題を少しでも解決するために、NeurIPSが論文投稿者に求めているチェックリストを読んでみた。 Andrew Ng先生のdeeplearning.aiがやっているニュースレターであるThe Batchで、紹介されていた。 意訳 アルゴリズムについて 提示しているアルゴリズムについて、以下の事項を満たしていること。 数学的な設定、アルゴリズム、およびモデルの明確な説明をする。 任意のアルゴリズムに対する複雑さ（時間、空間、サンプルサイズ）の分析をする。 外部ライブラリを含む、すべての依存関係を特定している、ダ
