1樓：
刷state-of-the-art其實就是過擬合測試集而已。
不是說你在直接拿測試集當訓練集，而是「結果不如SOTA->改演算法」這個迴圈中，你其實是在不可避免地使用測試集資訊，迴圈次數越多，最終演算法越瑣碎，可能的過擬合就越大。
2樓：
我建議你寫出來，投出去，看看審稿人的意見，是否對你的模型方法有興趣。當然導師對你的判斷可能是你的模型並不具有創新性，如果準確率還達不到sota的話，就是重複別人的實驗，意義確實不大。
3樓：
不是的，你說的只是其一，除了你的performance 達到了sota，還需要你talk a good story對你的 idea做乙個比較好的解釋。否則審稿人還是會覺得你的文章poor novelly.（多次被拒稿的經驗）。。
4樓：sherwood
1.要是你說的發文章僅僅是乙個動作，發出文章來，那沒啥必要，文章寫的很make sense，並且有insight，那就很OK了。
2.假設說的是中頂會，那很有必要，現在投的文章那麼多，而且審稿人大部分都是學生（大部分導師會把審稿任務丟給學生），學生很注重performance，並且審稿任務又重，performance又是比較容易argue的點，所以極為重要。
5樓：[已重置]
SOTA不僅包括performance的SOTA，更重要的是思想上的SOTA，是否你的工作重新整理了我們對某個問題的認知。
AI行業乙個不好的趨勢是似乎過於注重靠實驗來說明問題，雖然這的確是由於這類複雜系統靠實驗是最直接的驗證方法，但是適當的注重思想上的進步還是必要的，畢竟我們最終還是要從思想上理解ＡＩ。
6樓：
我說點我理解的現狀，可能是種短視和偏激。
現在即便達到sota的精度，一樣很難發表文章了，淘金熱的時間點過了，除非做工業屆不一定落地或者壓根就不感興趣的問題，諸如符號表徵和推理，dl新理論，運籌學和強化學習，融合知識和推理的推薦系統，巨大規模的圖卷積方案，還有和其它學科交叉，刷沒太有人刷的資料，比如醫療。
我從一些朋友嘴裡得知，不少地方為了pr自己的AI競爭力，都是不擇手段刷出sota，團隊的積累和辛苦產出是有的，但是演算法未必有重大創新。刷榜博士碩士活的也特別苦逼，儼然偽生化行業。一些非常小的細節沒注意，就會導致一周的運算都白費。
不是啥地方都有工程團隊打造15分鐘imagenet，提供讓人無腦高速調參的底層，就算有，這些方案也不適用任意問題。
開腦洞的演算法能賽過sota，真的是可遇不可求，而且國內很多地方不給開腦洞，因為沒法階段性衡量產出，而腦洞通常是乙個人業餘自娛自樂做出來的居多，腦袋後面頂著槍口絕對做不出來非線性思維的演算法，不論是學術界還是工業屆。
哪怕我有刷榜或者研究任務，團隊看得起我這種渣渣，讓我去接，我通常都會認慫棄坑，老老實實跑去做業務，業餘時間開腦洞自娛自樂研究我認為的true AI，比發文章過的舒坦多了。
人呀，重要是要活的開心，別在乙個點上硬懟。保持遠大理想，也要學會放棄眼前苟且，才能有新生。
7樓：Inductive Bias
performance不好容易被challenge。
做Machine Learning我不是很了解，但是如果題主是做Data Mining的，那麼你的model只要能beat其他同型別的model即可，不需要beat掉所有解決相同問題的model。所以如果你的model在理論上有很大創新，沒有同型別的model做相關問題，那麼就不存在打不贏baseline的問題了，那麼你的model就變成了baseline，你的工作就變成了開坑的工作，這是很好的。
舉個例子，做如果你用Random Walk的方法做recommendation，那麼你的model只要比其他用Random Work做recommendation的工作要好就行了，至於其他什麼matrix/tensor factorization有多好你都可以不用管。當然，如果你能beat所有其他model當然是最好了。
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