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ReuScope审计协议发表于NeurIPS 2026

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AI 综述

Eunseob Choi等人开发了ReuScope协议，旨在审计数据重用与评估敏感性，以Capsule Vision 2024为案例研究。该协议已被NeurIPS 2026“评估与数据集”赛道接收，代码和数据已公开。研究在Kvasir-Capsule数据集中发现训练集与验证集间存在字节级文件重叠。移除相关训练样本后，公开验证集的平衡准确率从82.5%降至61.2%。 ReuScope程序通过区分观察到的数据重用与条件性能敏感性，明确了结论对应的人群、类别支持及不确定性单位，为评估数据集的可靠性提供了审计框架。

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11月2日

13:00
arXiv · AI
ReuScope：审计 Capsule Vision 2024 的数据重用与评估敏感性
论文开发 ReuScope 协议，以 Capsule Vision 2024 为案例审计数据重用与评估敏感性。发现 Kvasir-Capsule 数据集在训练和验证集间存在字节级文件重叠；移除相关训练行使公开验证集平衡准确率从 82.5% 降至 61.2%。该程序区分了观察到的重用与条件性能敏感性，并明确了结论对应的人群、类别支持及不确定性单位。

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