ノーフリーランチ定理
rtok.icon特殊な状況下のみで最適化しようとするとそれなりに性能が出るが、全ての状況を考慮して最適化しようとするとパフォーマンスが落ちるのが当然である?
機械学習分野の研究者倫理でもよくこれが挙がる
そもそも機械学習アルゴリズムが全てのデータセット(未知の分布からなるデータ)で性能が良いというのはありえない。←ノーフリーランチ定理より
「あるデータセットを持ち出して提案アルゴリズムの性能を評価しているだけなのに、この性能を根拠にあたかも全てのデータセットでも同等の性能がある書き方をする」という行為は倫理的に問題がある
ソース:指導教員のお話を聞いたrtok.iconの脳内