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- 보르헤스님, Nature 본지인데 어련히 리뷰어들이 문제를 제기하고 잘 답변했으니 실렸겠죠.
딥러닝을 주전공하는 님 눈에는 저 피겨나, 다른 셋이 별로로 보일지언정 저 논문에서 다른 무언가의 '팩터'가 Nature 저널에 부합하고 Novelty를 가지니까 리뷰어와 에디터를 통과한 것 아니겠습니까?
가령 딥러닝 주전공인 분들이, 의료용 MRI 데이터를 학습 시켜서 환상적인 모델을 만들었다고 칩시다. 거기에 의학/의공학 전공자가 와서 MRI 왜 이딴 식으로 찍었냐고 뭐라하는 꼴 아닙니까?
Peer-review가 분명 역기능도 있고, 제대로 그 역할을 못할 때가 있을 수 있습니다. 하지만 우리가 적어도 학계에 있는 이상, 그 순기능을 강조하고 이어나가며 역기능을 줄이기 위해 노력해야 하는 거라고 생각합니다.
Peer-review를 모두 통과하고, 학계의 정점에 있는 Nature 본지를 이런 식으로 비방(제목처럼)하는 게 의미가 뭐가 있습니까?
혹자는 이렇게 말할 겁니다. 보르헤스님께서는 컨퍼런스에 실린 논문 내용과 주제들이 Nature 본지에 실릴 수 있을 것이라 생각하시나요? 안 실릴 것 같다면, 왜죠? 말씀하신 대로, 본문에 언급하신 Paper보다 딥 러닝 측면에서 더 뛰어난데?
결론은, "저널이고 네이처 vs cvpr 어쩌고 하는 말싸움이 의미가 없는게, 서로 다른 필드이고 아예 다른 접근이기 때문에 그런겁니다." 라고 하신 말씀이 진심이라면, 굳이 "네이처지 포함 저널 게재되는 딥러닝 관련 연구는 퀄리티가 매우 낮습니다." 이런 글보다는, 딥러닝 측면에서 퀄이 낮아도 Nature 본지에 실렸는데 어떤 점이 더 나았을까? 라는 접근을 하시는 게 어떨까,, 하는 생각입니다.
네이처지 포함 저널 게재되는 딥러닝 관련 연구는 퀄리티가 매우 낮습니다.
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- chatgpt라도 쓰셨나요? 문단 하나하나 어처구니가 없네요.
1. 어련히 잘 한게 아니라 못했다니까요?
2. 그럼 팩터나 노벨티를 얘기해주시죠. 제가 쓴 글이 맞는지 틀린지도 모르는데 아묻따 네이처니까 좋은논문 이런겁니까?
3. 딥마인드에서 알파폴드 내놓을때 딥러닝 하는 사람들은 아무말 안했습니다. 그게 트랜스포머 구조 그대로 갖다 쓴거여도 다른 도메인에선 당연히 컨트리뷰션 있으니까요. 근데 llm confabulation 이거는 딥러닝 하던사람들이 파던 분야고 저런식으로 접근하는건 아무 의미 없다는거 5년전 10년전에 다 나온겁니다.
이런 쓸데없는 글 말고 뭔가 좀 알고 팩트에 기반해서 반박을 해야지 이게 연구하는 사람으로서 할 말인가요? 정치인인줄 알겠네요.
네이처지 포함 저널 게재되는 딥러닝 관련 연구는 퀄리티가 매우 낮습니다.
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- 정상은 아니죠…
랩실 회식 이게 정상인가요?
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- 저도 해당분야 전문가가 아니라서 잘은 모르지만 가장 재밌는건 본인아니셨나요? 지금까지 살면서 이번만큼 관심 받아보신적이 없으셨을텐데요.
그래서 또 관심받고 싶으셔서 글올리신것 같습니다.
계속 수준수준 언급하시지만, 혹시 정말 공론화 하고 본인 수준알고싶으면 러닝관련 연구자들이 있는 커뮤니티나 하브넷에 가서 말해보세요.
네이처본지 논문이 수준낮다라는 똑같은 수준의 글을 작성해서요.
다들 재미있으셨나요?
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- "다시 말하지만 R&D 예산은 괜히 축소된게 아닙니다." 글쓴이가 진짜 하고싶은 말 나왔다
다들 재미있으셨나요?
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드디어... 박사과정 2번쨰 SCI 논문 제출..
2023.11.04
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8개월로 잡힌 연구 일정은 내 인생의 2년을 날려버리고....
그저 비선형방정식을 선형화하여 답을 구하는줄 알았는데, 관련 학문이 블루오션인줄 알았는데
알고보니 시체들이 해저에 가라앉아서 블루오션이었고, 비선형-1차 선형화로는 택도 안되는 분야였으며
1차 선형화 방정식 고안 - 다차원 전역 최적화 알고리즘 고안 - LSTM-RNN 까지 박아넣어서 선형화 오차 줄이기 다 박고 나니
제 동기들은 3번째 논문 다 쓰고 졸업하고 있는데 저는 아직 2차 논문에서 헤매이고 있네요
교수님이 어떠한 분야에 매몰되는걸 가장 경계하라고 했는데, 정확히 그 예시가 된것 같습니다.
그나마 이번에 제출한 논문이라도 제발... 제발 Major Revision 이라도...
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2023.11.04
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