Las revistas Ei no se pueden reproducir.
En primer lugar, la relación de datos
Porque los datos utilizados por el autor son relativamente privados y no pueden ser obtenidos por la gente común. En este caso, incluso si el autor proporciona el código fuente, los datos no están disponibles para el lector y por tanto el algoritmo no se puede reproducir.
Esta situación es muy común en los círculos académicos nacionales y nadie más puede encontrar los datos. Es como un profesor de la Olimpiada de Matemáticas que resuelve un problema de la Olimpiada de Matemáticas por sí mismo, lo resuelve él mismo y luego escribe un artículo sobre el proceso de resolución del problema. Este tipo de artículo a menudo no es lo suficientemente convincente y la historia no es lo suficientemente sólida.
2. Razones de hardware
Muchos algoritmos para el aprendizaje profundo se crean milagrosamente. Por ejemplo, algunos algoritmos de Google y Facebook están entrenados por hardware potente.
Los investigadores científicos comunes no tienen recursos de hardware tan potentes y se estima que no pueden alcanzar el 1% de su potencia informática, por lo que no pueden reproducir el algoritmo en absoluto.
En tercer lugar, partición de datos y métodos de entrenamiento
Algunos artículos divulgan tanto el código como los datos, pero el tema de la partición de datos no se menciona en el artículo. Si hay menos datos, diferentes particiones conducirán a resultados diferentes.
Cuarto, razones bien conocidas
Todo el mundo conoce esta verdad, así que no la explicaré demasiado claramente. Esta situación aparece en muchos artículos escritos por autores nacionales. Esto es relativamente raro en los datos públicos.