ai 컴공 연구 윤리

2023.01.20

3631

컴공 ai 쪽에서 연구 윤리에 대해 의견을 여쭙니다.

동료들과 얘기해봐도 다 다른거 같습니다.

어느 것이 데이터 조작일까요?

1. test 결과를 마지막 한번 뽑을때만 보는 경우

2. 발전 시킬때마다 validation으로 하이퍼 파라미터 찾고 test결과 내가

3. 성능이 잘나오는 random seed를 고르는 경우

4. test는 노출 되었지만 논문에 작성한대로만 돌리면 비슷한 결과가 나오는 경우

5. 개발한 모델을 결과가 잘나오는 데이터만 table에 싣는 경우

등등

다들 기준이 어떠신가요?
competition을 제외하고 수업때 받은데로 test를 노출 하지 않고 실험 할수 잇을까요?

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댓글 14개

속편한 장자크 루소*

2023.01.20

1, 2는 왜? 데이터 조작일 수가 있나?

대댓글 3개

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2023.01.20

2보고 놀라며 댓글 작성합니다. 혹시나 해서 박사과정은 아니실거라고 바래보며 혹시나 박사과정생이시라면 다시 한번 생각해보시길 바라며 댓글 남깁니다.

테스트 과정은 말 그대로 훈련에 관여하지 않은 임의의 셋에 대하여 모형의 평가를 하기 위한 데이터 표본이지요.

Valid set은 훈련 각 에폭마다 파라미터 업데이트를 위한 방향성을 잡아주는 셋이구요.
그리고 나온 최종 모형을 가지고 test에서 평가를 하게 되는거지요.

여기서 가장 중요한 hypothesis는 이 test 셋이 전체 모집단을 반영해줄 것이며 그렇기 위해서 대부분 test set은 랜덤하게 추출됩니다.

하지만 이 결과 값이 충분하지 않으면 전처리를 다르게 한다거나 post processing을 통해서 성능 향상을 하고 validation에서 결과를 보고 test셋에서 최종 성능을 보고 결과를 마무리 짓게 되는데, 이게 문제가 된다는건가요?

훈련 과정에 참여하지 않은 표본으로 모형의 평가를 하고 다시 훈련하거나 다른 방법론을 쓰는건 문제가 되지 않습니다.

대댓글 3개

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2023.01.20

2번은 multiple testing 에 의해 우연하게 좋은 결과가 나왔을 때 이에 대한 신뢰도가 문제가 되는 경우가 있습니다. 그래서 hyperparameter tuning 에 민감한 ML 연구는 재현성 이슈가 따라 붙곤 합니다. 그렇다고 해서 이를 데이터 조작이라 보기는 어렵고, 해당 실험의 신뢰성이 높지 않다고 판단하면 됩니다. 그럴 때는 다른 데이터 혹은 다른 task 에서 hyperparameter tuning 를 하지 않고 벤치마크와 비교실험을 하면 됩니다.

대댓글 1개

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