ICML 2026：さまざまなバッチ間でスコアのばらつきが大きいのはなぜ？

Reddit r/MachineLearning / 2026/4/18

💬 オピニオンSignals & Early TrendsIdeas & Deep Analysis

共有:

要点

この投稿では、ICML 2026の論文について、レビュアーバッチごとにスコアのばらつきが大きいという報告（例：3.5を超える論文がほとんどないバッチと、平均が3.75程度のバッチなど）を取り上げています。
投稿者は、その違いがドメイン差なのか、あるいはバッチによってより厳しいレビュアーが割り当てられているためなのかを疑問視しています。
ICMLが、評価プロセスにおけるバッチ間のスコアばらつきを補正または考慮する仕組みを設けているのかを尋ねています。
全体として、スコアの不整合を新しいICMLの変更というより、査読の公平性・一貫性の問題として捉えています。

バッチの中では、スコアが3.5を超える論文がほとんどないと言う人をいくつか見かけましたが、一方で別の査読者は、自分たちのスコア帯にある論文の多くは平均がだいたい3.75だと言っています。

なぜこんなに違いがあるのでしょうか？ドメインの違いが原因ですか？あるバッチの論文は、他のバッチよりも厳しい査読者が付いたのでしょうか？ ICMLはこれを考慮していますか？