[D] ICMLの査読者が謝辞で虚偽の主張をでっち上げている場合、どうすべきか？

Reddit r/MachineLearning / 2026/4/4

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要点

ある研究者が、ICMLの査読者が、特定のハイパーパラメータ設定では手法がベースラインよりも劣るという根拠のない、作り話の主張を反論（rebuttal）の謝辞に追加したと報告している。
著者らは、包括的なハイパーパラメータ比較を実施したと述べており、査読者の主張は論文に示されている内容と一致していないとしている。
この投稿では、この状況において適切な対応は何かを問い、反論／査読プロセスにおける査読者の不正確さに対処する必要性が示唆されている。
この事例は、実験的根拠と主張の裏付け方法をめぐる特に、MLのピアレビューにおけるプロセスおよび記録（ドキュメンテーション）の課題を浮き彫りにしている。

私たちが受け取った反論の返答で、査読者は、あるハイパーパラメータ設定において私たちの手法がベースラインよりも性能が悪いという主張をでっち上げました。私たちはハイパーパラメータの比較を包括的に行っており、査読者の主張は論文に示されている内容によって裏付けられていません。

この場合、私たちは何ができるのでしょうか？